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内容来源：天哥SEO所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

nlp 关键词权重

自然语言处理中的自注意力机制详解 𐟌 自注意力（Self-Attention）是一种在自然语言处理（NLP）中广泛使用的机器学习技术。它通过计算输入序列中每个单词与其他单词的相似度，自动确定每个单词的重要性权重，从而更准确地捕捉句子中的语义信息。自注意力的核心思想是将输入序列中的每个单词表示为一个三元组：查询（query）、键（key）和值（value）。通过计算查询与键之间的相似度，可以得出每个单词对于其他单词的重要性权重。最终，将每个单词的值与其对应的权重进行加权求和，得到句子的表示向量。相较于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），自注意力具有以下显著优势：长距离依赖关系捕捉：自注意力能够捕捉到序列中任意两个单词之间的依赖关系，而不受距离的限制。并行计算：每个单词的权重计算是独立的，因此可以并行处理，提高计算效率。变长输入序列：自注意力适用于变长输入序列，因为每个单词的权重是根据序列中的所有单词计算出来的，而不是固定的。自注意力在各种NLP任务中表现出色，如机器翻译、文本分类、问答系统等，显著提升了这些任务的性能。

复旦NLP新方案：RAHF媲美RLHF 最近，复旦大学的自然语言处理团队提出了一种名为RAHF（Representation Alignment from Human Feedback）的新方法，旨在替代传统的强化学习算法RLHF。这个方法在性能上超越了其他替代方案，甚至可以媲美RLHF，而且实现起来相对简单，对硬件资源的要求也不高。为了获得一种轻量级、易于实现且无需奖励的人类偏好对齐方法，同时缓解模型受训练样本中噪声数据的影响，团队受到了表征工程最新进展的启发，提出了RAHF方法。在神经网络中，网络权重决定了隐层表征，而隐层表征又决定了网络输出，最终影响网络行为（如安全性、真实性、偏见等）。RAHF的核心思想是通过发现模型在生成不同质量回复时网络隐层的激发模式及差异，然后利用这些差异来调整模型行为。具体来说，RAHF的实现分为三个主要步骤：使用带偏好注释的数据集让大型语言模型“感知”人类的偏好；收集模型在不同偏好“刺激”情况下的隐层激活模式；利用收集到的激活模式及差异来调整模型使其与人类偏好对齐。团队尝试了两种方法来让模型“感知”人类偏好：单一模型（RAHF-SCIT）和二元模型（RAHF-DualLLMs）。虽然二元模型的性能更佳，但单一模型的实现更为简单，对硬件资源的要求也更低。在对话任务上进行对比实验后发现，RAHF方法在各项指标上都优于其他非强化学习方法，并取得了与RLHF-PPO相媲美的结果。这项工作尝试了一种受认知神经科学理论启发的基于表征工程的策略，旨在提出一种轻量级和易实现的解决方案。尽管目前仍有许多改进空间，但这项研究有助于更可控的人工智能技术的发展。

𐟓š 论文精读：GPT预训练模型 𐟔 动机探寻：在众多NLP任务中，我们往往依赖大量标注数据来训练特定模型。然而，这种方法受到数据集局限，且难以泛化到不同下游任务。那么，是否存在一种更通用的方法呢？ 𐟒ᠧ𕦄Ÿ迸发：我们能否通过在海量无监督文本上训练，让模型自学特征表示，这些表示能广泛应用于各种下游任务？无需针对每个任务重新提取特征，从而大大提高模型的泛化能力。 𐟛 ️ 方法论：这里引入了半监督方法，也被称为自监督学习。通过使用语言建模损失函数，在大型无监督语料库上训练初始模型权重。之后，将这些预训练好的模型权重迁移到不同的标注下游任务数据上进行微调。 𐟔젥ꌥ﹦𜚇PT与BERT的模型结构均基于Transformer，但它们的训练目标有所不同。GPT专注于语言建模，即通过前文预测下一个词，而BERT则侧重于masked语言建模，利用上下文预测被遮盖的词。相比之下，GPT的训练目标更具挑战性。 𐟓ˆ 实验设置：预训练数据集选用BooksCorpus dataset（800M），模型架构为12层Transformer解码器，隐藏层维度768，并使用12个头的多头注意力机制。 𐟓Š 实验结果：经过精心设计的实验，GPT在多个下游任务上均表现出色，证明了其强大的泛化能力和优越性。

深度学习神经网络教程：从零开始到实战嘿，大家好！今天我们来聊聊深度学习中的几种关键神经网络，它们可是现代AI的核心哦！准备好了吗？Let's go！卷积神经网络（CNN）𐟧 首先，咱们得说说卷积神经网络（CNN）。CNN是一种包含卷积计算的前馈神经网络，特别适合处理图像数据。想象一下，你在给CNN喂一张图片，它会一层层地扫描，找出图片中的各种特征，比如边缘、颜色、形状等等。CNN在图像分类、目标检测等方面简直是无往不利！生成式对抗网络（GAN）𐟎芦Ž夸‹来，我们聊聊生成式对抗网络（GAN）。这个模型可是近年来无监督学习的一大亮点。GAN由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器的任务是生成尽可能逼真的数据，而判别器的任务则是分辨这些数据是来自真实数据集还是生成器。通过这种博弈，GAN能够生成非常逼真的图像、音频甚至文本。循环神经网络（RNN）𐟔„ 然后，我们来看看循环神经网络（RNN）。RNN特别适合处理序列数据，比如自然语言处理（NLP）、语音识别和视频处理。它的“循环”结构使得网络能够记住之前的信息，这对于处理时间序列数据非常有用。比如，RNN可以记住一个句子中的每个单词，从而理解整个句子的含义。长短期记忆网络（LSTM）⏳ 再来说说长短期记忆网络（LSTM）。LSTM是RNN的一种变体，特别适合处理时间序列数据中的长距离依赖问题。它通过引入“门”结构来控制信息的流动，从而更好地记住长时间的信息。LSTM在语音识别、文本生成等领域表现出色。 Transformer𐟌 最后，我们聊聊Transformer。这是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。它的核心思想是通过计算输入和输出之间的注意力权重，来决定哪些信息是最重要的。Transformer在自然语言处理领域取得了巨大的成功，特别是在机器翻译和文本生成方面。好了，今天的深度学习神经网络教程就到这里啦！希望你能从中受益，早日成为AI领域的佼佼者！𐟚€

自注意力模型：NLP新篇 2017年，Google DeepMind团队发表了一篇名为《Attention Is All You Need》的论文，引入了一种全新的神经网络模型——Transformer。这篇论文的核心创新在于引入了“自注意力机制（self-attention mechanism）”，这一机制彻底改变了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的结构。自注意力机制的核心在于，模型能够同时计算输入序列中所有位置之间的关系权重，进而加权得到每个位置的特征表示。这种机制不仅提升了模型的并行性和可扩展性，还能更好地捕捉序列中各个位置之间的相对关系，从而更准确地建模序列数据。在Transformer模型中，自注意力机制被广泛应用于Encoder和Decoder两个部分，分别负责编码输入序列和生成输出序列。此外，该模型还引入了多头注意力机制（multi-head attention mechanism），使得模型能够同时关注输入序列中不同位置的信息，从而更好地捕捉长距离依赖关系。实验结果表明，Transformer模型在质量上更优秀，训练速度更快，且更易于并行化。因此，《Attention Is All You Need》这篇论文对自然语言处理领域的发展产生了深远影响，为后续的深度学习研究提供了新的思路和方法。

transform多头注意力详解在自然语言处理（NLP）中，Transformer模型的核心机制之一就是多头注意力（Multi-Head Attention）。简单来说，注意力机制就是给每个词向量赋予不同的权重，从而更好地理解词与词之间的关系。 𐟓– 注意力机制的基本原理在上一篇笔记中，我们介绍了通过点乘计算注意力的简单方法。而多头注意力机制则更加复杂，它使用Q（Query）、K（Key）和V（Value）三个矩阵来计算注意力。 𐟔 多头注意力的工作方式假设Embedding后的维度为768，文本长度为512，那么Q、K、V三个矩阵的形状都是(512, 768)。如果我们使用12头的注意力模块，每个词的Embedding（768维）会通过一个全连接层降到64维（768/12）。这样，Q、K、V三个矩阵就会有12种不同的降维方式，得到12个(512, 64)维的QKV矩阵。 𐟧 计算过程对这12个矩阵分别应用Attention公式：Q点乘K，乘以一个权重后再点乘V，最后通过Softmax。这样，我们得到了12个head矩阵（单头注意力矩阵），但每个head的维度是64，而不是原Embedding的768。 𐟧젧𛓦žœ拼接最后，我们将这12个head矩阵通过concat的方式横向拼接在一起，变回768维，完成了注意力的计算。 𐟒ᠦ€𛧻“ 多头注意力机制类似于民主选举的思想，让每个头都贡献出自己的建议，从而给予Embedding每个维度更好的权重。这是一种更加复杂的注意力计算方式，使得模型能够更好地理解文本中的关系。

12个深度学习调参技巧，提升模型性能！ 1. 𐟔砦补ž‹容量与正则化：首先，确保你的模型有足够的表示能力来完全拟合训练数据。然后，通过降低模型容量或者加入正则化手段来 trade off，在过拟合和欠拟合之间寻找最优解。 𐟓ˆ 学习率调整：学习率（Ir）是训练深度学习模型最重要的超参数之一。对于NLP模型来说，一般选择在1e-5这个数量级附近的学习率，并使用学习率 warmup 和衰减策略。对于计算机视觉模型来说，一般选择在1e-3这个数量级附近的学习率，并使用学习率衰减。具体的学习率需要通过多次实验来确定。 𐟓Š 批量大小选择：对于表示学习和对比学习来说，通常选择较大的批量大小会带来更好的效果。但是如果GPU显存不足，会导致无法计算大批量的梯度，此时需要使用梯度累积的技巧，否则模型可能无法有效收敛。而对于其他类型的深度学习模型来说，批量大小的选择需要根据具体情况而定。 𐟒᠄ropout比例调整：在现代深度学习任务中，大多采用预训练语言模型作为基础模型。在这种情况下，Dropout比例是一个非常重要的超参数，使用默认值不一定能达到最佳效果。有时将Dropout比例调整到0，可以取得意想不到的效果。 𐟔砦ƒ重初始化：对于线性层和卷积层来说，常用的权重初始化方法是Kaiming Uniform或Kaiming Normal初始化。对于嵌入层来说，常用的初始化方法是截断归一化初始化。这些初始化方法在许多论文中有详细论述，值得进一步研读。 𐟔„ 归一化策略：对于序列输入来说，是用Layer Normalization；而对于非序列输入来说，是用Batch Normalization。 𐟏‹️‍♂️ 层次化neck设计：在通过backbone提取特征之后，建立一个层次化的neck通常会比直接使用backbone的最后一层输出有更好的效果。在neck中，利用attention机制来减维通常会优于简单的pooling方法。对于多任务学习来说，需要构建不同的query，key和value。 𐟎蠦•𐦍ž强策略：数据增强的方式和策略需要根据任务自身的特点来定制设计。 𐟔’ 固定随机数种子：在进行深度学习模型的对比实验时，需要固定随机数种子，否则许多实验结论的可信度会受到影响。 ❄️ 交叉验证策略：交叉验证的方式和策略需要根据任务特点和数据标签的设计来定制。特别是对于时序数据，需要避免未来信息在验证过程中的泄漏。 𐟌 优化器选择：在自然语言处理或目标函数比较不平滑的问题中，Adam优化器是首选。

每日热门 GitHub Trending 开源项目推荐。 1、grafana/pyroscope 有超过 9.9k Star，使用 Go 开发，Grafana Pyroscope是一款持续性能分析平台，可深入至代码行级别发现和解决性能问题，支持多种编程语言，简化了性能数据的可视化过程。 2、stanfordnlp/dspy 有超过 17.2k Star，使用 Python 开发，DSPy框架优化并编程基础模型，减少手动提示，通过算法优化提示和权重，实现高质量任务解决方案，并提供系统化方法改进LM应用流程。 3、SharifiZarchi/Introduction_to_Machine_Learning 有超过 1.1k Star，本课程是沙里夫科技大学计算机工程系提供的机器学习入门课程，涵盖幻灯片、Jupyter笔记本和练习，内容会在学期中更新。 4、dromara/hutool 有超过 29.0k Star，使用 Java 开发，Hutool是一个简单易用的Java工具库，涵盖字符串、加密、数据库等操作，助力快速开发，实现“难得糊涂”的编码哲学。 5、kananinirav/AWS-Certified-Cloud-Practitioner-Notes 有超过 1.6k Star，本项目提供了针对AWS Certified Cloud Practitioner考试的精简笔记和实践考题，帮助快速复习，掌握核心内容，并通过实践题加深理解。 GitHub GitHub精选 GitHubTrending 记录我的2024

TF-IDF+余弦，简单推荐系统今天，我想和大家分享一个非常基础的推荐系统，它基于最基础的NLP技术——TF-IDF。这个系统的主要目的是通过匹配相似主题的文章来推荐内容。推荐系统的核心：TF-IDF和余弦相似度 𐟓Š 推荐系统通常基于多种方式，包括内容、用户行为等。今天，我们重点关注基于文章内容的推荐。例如，如果用户阅读了一篇关于“聚类”的文章，系统应该推送与之主题相似的文章。在实现这个推荐系统时，我们使用了余弦相似度来度量文本之间的相似性。余弦相似度的值在0到1之间，1表示完全匹配，0则表示不相关。在Python代码中，我们使用pandas来加载数据，通过TF-IDF Vectorizer将文章向量化，并计算余弦相似度。推荐文章的函数：recommend_articles 𐟓š 我们定义了一个名为recommend_articles的函数，它基于相似度来推荐文章。这个函数的核心是TF-IDF，它评估了词语的重要性。TF（词频）表示一个词在文档中出现的频率，而IDF（逆文档频率）则表示一个词的稀有程度。通过组合这两个指标，我们可以得到每个词的权重。总结 𐟓 余弦相似度在NLP中用于衡量文本的相似性。它通过测量两个向量之间的角度来代表文档的相似度。而TF-IDF则评估了词语的重要性，其中TF表示词频，IDF表示逆文档频率，它们的组合给出了词的权重。通过这两个技术的结合，我们可以创建一个简单的推荐系统，根据用户的行为和兴趣，推送相似主题的文章。希望这个分享对你有所帮助！

自然语言处理NLP学习路线指南探索自然语言处理（NLP）的世界充满了挑战，但回报也是巨大的。以下是一条精心设计的NLP学习路线，从基础到高级，带你逐步掌握这个领域的精髓。 1️⃣ 基础准备 𐟓š 数学基础：线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量。概率与统计：基本概率分布、贝叶斯定理、期望和方差。微积分：函数导数、梯度计算、极值问题。编程基础： Python：熟悉Python编程语言，包括常用数据处理库，如NumPy、Pandas。 2️⃣ 学习基础NLP技术 𐟒𛊦–‡本处理基础：文本预处理：分词、去停用词、词形还原、处理标点符号。词向量表示：one-hot编码、词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF。基础语言模型： n-gram模型：语料中词汇的条件概率模型。平滑技术：处理n-gram模型中的零概率问题。 3️⃣ 经典机器学习算法在NLP中的应用 𐟓ˆ 回归模型：用于情感分析等回归任务。朴素贝叶斯：常用于文本分类。支持向量机（SVM）：分类问题中的应用。决策树和随机森林：多用途分类和回归模型。 4️⃣ 深度学习基础 𐟌 神经网络基础：多层感知机（MLP）：了解基本神经网络的构造和训练。反向传播算法：神经网络权重更新的核心算法。工具和框架： TensorFlow或PyTorch：深度学习的主流框架。 Keras：TensorFlow的高级API，便于快速构建和实验。 5️⃣ 深度学习在NLP中的应用 𐟚€ 神经网络模型：词嵌入（Word Embeddings）：Word2Vec、GloVe、FastText。卷积神经网络（CNN）：文本分类、情感分析。循环神经网络（RNN）：处理序列数据，了解LSTM和GRU。高级模型：编码器-解码器模型：用于机器翻译等序列到序列任务。注意力机制（Attention Mechanism）：提高长文本依赖的捕捉能力。这条学习路线将带你从零开始，逐步掌握NLP的核心技术和最新进展。准备好迎接挑战了吗？𐟌Ÿ

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