前一篇：《人工智能同样也会读死书----“过拟合”》序言：你看，人工智能领域的专家都在做什么？他们其实只是在不断试错，因为并没有一种“万能药”——一种万能的算法可以一次性设计出任何人工智能大模型来实现客户的需求。所有的模型在设计和训练过程中都是——验证结构——修改架

前一篇：《人工智能同样也会读死书----“过拟合”》序言：你看，人工智能领域的专家都在做什么？他们其实只是在不断试错，因为并没有一种“万能药”——一种万能的算法可以一次性设计出任何人工智能大模型来实现客户的需求。所有的模型在设计和训练过程中都是——验证结构——修改架构—

一、概念    文本向量化是自然语言处理领域的重要环节，也是现在大语言模型开发重要基础。计算机程序无法理解文字信息（实际上非数值类型的信息都无法理解），因此我们需要将文字信息转换成计算机程序可理解的数值类型。通俗来说就是我们的算法模型是一系列函数和公式的组合

倒排索引（InvertedIndex）是一种索引方法。在信息检索系统中非常常见，尤其是在全文搜索引擎中。主要思想:将文档中出现的每个词与包含该词的文档列表关联起来，从而实现快速检索。倒排索引的基本结构1、词汇表（Dictionary）：包含所有文档集合中出现过的唯一词汇，以及指向每个词对应的

目录1.什么是SentencePiece？2.SentencePiece基础概念2.1SentencePiece的工作原理2.2SentencePiece的优点3.SentencePiece的使用3.1安装SentencePiece3.2训练模型与加载模型3.3encode（高频）3.4decode（高频）3.5设置相关选项（不常用）4.Trainer的使用5.大小写相

论文真题系统架构风格（SystemArchitectureStyle）是描述某一特定应用领域中系统组织方式的惯用模式。架构风格定义了一个词汇表和一组约束，词汇表中包含一些构件和连接件类型，而这组约束指出系统是如何将这些构件和连接件组合起来的。软件系统架构风格反映了领域中众多软件系

1OneHot编码1.1定义One-Hot编码，又称独热编码。从方法性质上讲，它是一种向量表示方法，属于自然语言处理领域中的词袋模型。独热编码方法使用N位状态寄存器对N个状态进行编码，每个状态都有独立的寄存位；并且在任意时候，N为状态寄存器中都仅有一位有效状态，该位的状态值则表征了

 实际上就是去除该矩阵的某一行。该矩阵实际上就是一个有N个词的300维向量，或者说该矩阵就是一个完整的词向量词汇表。而这个词汇表是通过交叉熵损失最小来构造的。即归根到底是“在特定语料库中（包含context中共现概率），以数学方法计算输入产生哪些输出”最复合“实际情况，即语料

文章目录SparkMLlib特征工程系列—特征提取TF-IDF分词TokenizerTF实现特征提取HashingTF特征提取CountVectorizer对比CountVectorizer和HashingTF基本原理优缺点对比适用场景IDF模型总结SparkMLlib特征工程系列—特征提取TF-IDFTF-IDF是文本挖掘中广

在自然语言处理中，tokenizer是一个非常关键的组件，它将文本转化为模型可以理解的格式。这个过程通常包括以下几个步骤：1.文本标准化小写化：将所有文本转换为小写，以减少不同形式的单词（如"Apple"和"apple"）被视为不同词的情况。去除标点符号：删除或替换标点符号，不过在某些场景下，

词嵌入（WordEmbedding）是将离散的词语转换为连续的向量表示，以便模型可以处理这些向量。词嵌入的目的是将词语映射到一个低维的实数向量空间中，使得词与词之间的语义关系在这个空间中得到体现。词嵌入的具体步骤1.准备词汇表构建词汇表:从训练数据中提取所有唯一的词汇，并为每个

文本输入的数据预处理是自然语言处理（NLP）模型构建的重要环节，确保原始文本数据能够被模型理解并有效利用。以下是详细的文本输入数据预处理步骤：1.文本清洗（TextCleaning）去除特殊字符:删除不必要的标点符号、表情符号等特殊字符，保持文本简洁。转为小写:通常将文本转换为小写，以

词汇表构建（VocabularyBuilding）是文本数据预处理中的关键步骤，涉及从训练语料中生成一个包含所有可识别单词、子词或字符的集合。具体做法如下：1.数据收集与清洗数据收集:收集所有待处理的文本数据，包括训练集、验证集和测试集。数据清洗:在构建词汇表之前，清洗数据以去除噪声

大模型中的token是指什么？在大模型（尤其是自然语言处理（NLP）领域中的大模型，如BERT、GPT等）的上下文中，"token"是一个关键概念，它指的是文本数据在被模型处理之前或过程中被分割成的最小单元。这些单元可以是单词、标点符号、子词（subword）等，具体取决于模型的词汇表（vocabulary）和分词策略（to

词袋模型（BagofWords,BoW）是一种常用的文本表示方法，它将文本内容转换为向量形式，以便机器学习算法可以处理。在Python中，scikit-learn库提供了多种工具来实现词袋模型。以下是使用scikit-learn实现词袋模型的详细步骤。1.准备环境首先，确保你的开发环境中已经安装了scikit-lea

目录简介文件概述config.jsonmodel_state.pdparamsspecial_tokens_map.jsontokenizer_config.jsonvocab.txt文件内容解析如何查看和使用这些文件示例代码简介本文档详细介绍了深度学习训练过程中生成的关键文件，及其在模型加载和推理中的作用。这些文件包括模型配置文件

  Oxford3000（牛津3000词）列出了每个英语学习者需要掌握的3000个核心词汇。 根据牛津英语语料库中的频率和与英语学习者的相关性进行选择；涵盖CEFR等级A1-B2学习者需要掌握的总单词的75%左右；每个单词都与CEFR等级对标，指导学习者明确所处等级应该掌握的单词；权威专

BytePairEncoding（BPE）：想象一下你正在玩一种叫做“文字乐高”的游戏。在这个游戏中，你有很多小块，每个小块上写着一个字母或汉字。你的任务是用这些小块来构建单词或句子。开始时，你只能用单个字母或汉字的小块。但是游戏规则允许你找出那些经常一起出现的字母或汉字对，然后把它

以下笔记参考huggingface官方tutorial：https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter6下图展示了完整的tokenization流程，接下来会对每个步骤做进一步的介绍。1.Normalizationnormalize其实就是根据不同的需要对文本数据做一下清洗工作，以英文文本为例可以包括删除

近似训练是一种用于加速训练过程的技术。 负采样负采样是在训练过程中对目标函数进行简化的一种方法。在传统的训练中，需要计算整个词汇表的概率分布，这在大规模任务中会非常耗时。负采样的思想是通过随机采样一小部分负例来近似计算全局的目标函数。具体来说，对于每个正例（例如

《离散数学》双语专业词汇表set：集合subset：子集element,member：成员，元素well-defined：良定，完全确定brace：花括号representation：表示sensible：有意义的rationalnumber：有理数emptyset：空集Venndiagram：文氏图contain(in)：包含（于）universalset：全集finite(infinite)set：有限（无限）集

目录TokenizerByte-Pair-Encoding(BPE)UnigramSentencePiece使用[1]Unigram[2]SentencePieceTokenizer语言模型的第一步,实际上是将句子token化,然后向量化,然后才有后面的一步步处理.之前看论文的时候,单纯的以为就是把每个单词作为一个token就好了.比如"M

本文解释SAPUI5本地注解xml文件里下列这个片段的语义：<edmx:ReferenceUri="../../catalogservice;v=2/Vocabularies(TechnicalName='%2FIWBEP%2FVOC_UI',Version='0001',SAP__Origin='LOCAL')/$value"> <edmx:IncludeNamespace="

什么是GPT-3.5-Turbo?GPT-3.5-turbo是OpenAI推出的一种自然语言处理模型，基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）架构。它是GPT-3的一个更精简和高性能的变体。GPT-3.5-turbo模型采用了类似的架构和训练方式，具有强大的语言生成和理解能力。它通过大规模的预训练数据和自监督

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