1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 本文对2018年OpenAi提出的论文<Improving Language Understanding by Generative Pre-Training>做一个解析. 一个对文本有效的抽…

介绍 "The world's best economies are directly linked to a culture of encouragement and positive feedback." 你能猜到上面那句话是谁说的吗?这并不是某位总统或首相,当然也不是像Raghuram Rajan那样的顶尖经济学家说出来的. 这句话是由我们的机器产生的!是的,你没听错,这是一个在OpenAI的GPT-2框架上训练的自然语言处理(NLP)模型训练"说出"了这句话…

其中,Transformer和BERT来自Google,GPT系列[GPT.GPT-1.GPT-2.GPT-3.ChatGPT.GPT-4]来自OpenAI. GPT Paper名为Improving Language Understanding by Generative Pre-Training,通过生成式预训练模型来提高语言理解. GPT,将Transformer的Decoder拿出来,在大量没有标注的文本数据上进行训练,得到一个大的预训练的语言模型.然后再用它在不同子任务上进行微调,最后…

一.Transformer模型 2017年,Google在论文 Attention is All you need 中提出了 Transformer 模型,其使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的 RNN 网络结构.相比 RNN 网络结构,其最大的优点是可以并行计算.Transformer 的整体模型架构如下图所示 0x1:Transformer概览 首先,让我们先将Transformer模型视为一个黑盒,如下图所示.在机器翻译任务中,将一种语言的一个句子作为输入…

1. 引言 在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,语言模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P,表示这段文本存在的可能性.在实践中,如果文本的长度较长,P(wi | w1, w2, . . . , wi−1)的估算会非常困难.因此,研究者们提出使用一个简化模型:n元模型(n-gram model).在 n 元模型中估算条件概率时,只需要对当前词的前n个词进行计算.在n元模型中,…

自然语言处理中的语言模型预训练方法(ELMo.GPT和BERT) 最近,在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注.就此,我将最近看的一些相关论文进行总结,选取了几个代表性模型(包括ELMo [1],OpenAI GPT [2]和BERT [3])和大家一起学习分享. 1. 引言 在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,…

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/414 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 简介 AI 以迅速的发展,不仅仅在研究界带来了革新,在生活的方方面面也提供智能化,使我们更便利.在本篇内容中,ShowMeAI将介绍 OpenAI 的主要发展以及它们实际落地的 AI 产…

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 来源 | 微软研究院AI头条 编者按:在过去的一段时间,自然语言处理领域取得了许多重要的进展,Transformer.BERT.无监督机器翻译,这些词汇仿佛在一夜之间就进入了人们的视野.你知道它们具体都是什么意思吗?今天,我们就将为大家介绍三个NLP领域的热门词汇. 01Transformer Transformer在2017年由Google在题为<Attention Is All You Need…

本文介绍了一种新的语言表征模型 BERT--来自 Transformer 的双向编码器表征.与最近的语言表征模型不同,BERT 旨在基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征.BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型,其性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录. 研究证明语言模型预训练可以有效改进许多自然语言处理任务,包括自然语言推断.复述(paraphrasing)等句子层面的任务,以及命名实体识别…

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 在本文之前我们已经介绍了ELMo和GPT的两个成功的模型,今天给大家介绍google新发布的BERT模型.BERT来头可不小,其性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新了11项NLP任务的当前最…