- 2025-01-07基于Python的大语言模型词嵌入技术
文章目录一、词嵌入技术概述1.1词嵌入的基本概念1.2词嵌入的主要方法二、使用Python实现词嵌入2.1使用Gensim实现Word2Vec2.2使用GloVe进行词嵌入2.3使用FastText进行词嵌入三、词嵌入在大语言模型中的应用3.1使用Transformers库实现BERT嵌入3.2在大语言模型训
- 2024-12-02循环神经网络设计同样可以使用预训练词“嵌入”
序言:重新训练人工智能大型模型是一项复杂且高成本的任务,尤其对于当前的LLM(大型语言模型)来说,全球99.99%的企业难以承担。这是因为模型训练需要巨大的资源投入、复杂的技术流程以及大量的人力支持。因此,无论在科学研究还是实际应用中,人们通常依赖开源的预训练模型及其已经学习
- 2024-12-02循环神经网络设计同样可以使用预训练词“嵌入”
序言:重新训练人工智能大型模型是一项复杂且高成本的任务,尤其对于当前的LLM(大型语言模型)来说,全球99.99%的企业难以承担。这是因为模型训练需要巨大的资源投入、复杂的技术流程以及大量的人力支持。因此,无论在科学研究还是实际应用中,人们通常依赖开源的预训练模型及其已经学习到的
- 2024-08-21ACL 2024奖项公布:华科大破译甲骨文最佳论文之一、GloVe时间检验奖
为期六天的ACL2024正在泰国曼谷举办。ACL是计算语言学和自然语言处理领域的顶级国际会议,由国际计算语言学协会组织,每年举办一次。一直以来,ACL在NLP领域的学术影响力都位列第一,它也是CCF-A类推荐会议。今年的ACL大会已是第62届,接收了400余篇NLP领域的前沿
- 2023-11-17自然语言处理预训练——全局向量的词嵌入
带全局语料统计的跳元模型 GloVe模型 从条件概率比值理解GloVe模型 总结诸如词-词共现计数的全局语料库统计可以来解释跳元模型。交叉熵损失可能不是衡量两种概率分布差异的好选择,特别是对于大型语料库。GloVe使用平方损失来拟合预先计算的全局语料库
- 2023-07-16NLP(四十六):GLOVE
转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/58916233在上节,我们学习了词向量的两种训练方式:Skip-Gram和CBOW,都是通过句子中的某个单词去预测另一个单词。而本节,我们将学习第三种词向量的训练模型:GLOVE[1]。GLOVE模型是由斯坦福教授Manning、Socher等人于2014年提出的一种词向量训练模
- 2023-02-12GPT-3 vs Bert vs GloVe vs Word2vec 文本嵌入技术的性能对比测试
随着NLP(自然语言处理)的最新进展,OpenAI的GPT-3已经成为市场上最强大的语言模型之一。2022年1月25日,OpenAI公布了一个embeddingendpoint(Neelakantanetal.,2022)。该神
- 2022-10-05【CS224n】(lecture2~3)Word Vectors, Word Senses, and Neural Classifiers
学习总结(1)word2vec主要是利用文本中词与词在局部上下文中的共现信息作为自监督学习信号;(2)还有一种稍微古老的估计词向量方法——基于矩阵分解,如在LSH潜在语义分析,手下对预料
- 2022-08-15glove词向量
glove是用来生成词向量的,保存在一个txt格式的文件。glove.6B.XXXd.txt,中间XXX表示词向量的维度,截图如下:glove来源谷歌微软百度公司他们在大规模的语料上训练生成得