Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考:Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1 相关项目参考: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec…
1. Transformer模型 在Attention机制被提出后的第3年,2017年又有一篇影响力巨大的论文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need[1].这篇论文中提出的Transformer模型,对自然语言处理领域带来了巨大的影响,使得NLP任务的性能再次提升一个台阶. Transformer是一个Seq2Seq架构的模型,所以它也由Encoder与Decoder这2部分组成.与原始Seq2Seq 模型不同的是:Transformer模型中没有RN…
引言 语言模型一直在变大.截至撰写本文时,PaLM 有 5400 亿参数,OPT.GPT-3 和 BLOOM 有大约 1760 亿参数,而且我们仍在继续朝着更大的模型发展.下图总结了最近的一些语言模型的尺寸. 由于这些模型很大,因此它们很难在一般的设备上运行.举个例子,仅推理 BLOOM-176B 模型,你就需要 8 个 80GB A100 GPU (每个约 15,000 美元).而如果要微调 BLOOM-176B 的话,你需要 72 个这样的 GPU!更大的模型,如 PaLM,还需要更多资源.…
最近在关注谷歌发布关于BERT模型,它是以Transformer的双向编码器表示.顺便回顾了<Attention is all you need>这篇文章主要讲解Transformer编码器.使用该模型在神经机器翻译及其他语言理解任务上的表现远远超越了现有算法. 在 Transformer 之前,多数基于神经网络的机器翻译方法依赖于循环神经网络(RNN),后者利用循环(即每一步的输出馈入下一步)进行顺序操作(例如,逐词地翻译句子).尽管 RNN 在建模序列方面非常强大,但其序列性意味着该网络在…
Transformer模型由<Attention is All You Need>提出,有一个完整的Encoder-Decoder框架,其主要由attention(注意力)机制构成.论文地址:https://arxiv.org/abs/1706.03762. 其整体结构如图所示: 模型分为编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分,包含内部结构的总体结构如下图所示: 图二 在论文中编码器部分由6个相同编码器叠在一起,解码器部分也是由6个相同解码器叠在一起,编码器之间不共享参数.(…
Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行. 它是由编码组件.解码组件和它们之间的连接组成. 编码组件部分由一堆编码器(6个 encoder)构成.解码组件部分也是由相同数量(与编码器对应)的解码器(decoder)组成的. 所有的编码器在结构上都是相同的,但它们没有共享参数.每个解码器都可以分解成两个子层. BERT大火却不懂Transformer?读这一篇就够了 大数据文摘 1月8日 大数据文摘与百度NLP联合出品 编译:张驰…
2013年----word Embedding 2017年----Transformer 2018年----ELMo.Transformer-decoder.GPT-1.BERT 2019年----Transformer-XL.XLNet.GPT-2 2020年----GPT-3 Transformer 谷歌提出的Transformer模型,用全Attention的结构代替的LSTM,在翻译上取得了更好的成绩.这里基于Attention Is All You Need,对 Transformer…
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…
1 概述 在介绍Transformer模型之前,先来回顾Encoder-Decoder中的Attention.其实质上就是Encoder中隐层输出的加权和,公式如下: 将Attention机制从Encoder-Decoder框架中抽出,进一步抽象化,其本质上如下图 (图片来源:张俊林博客): 以机器翻译为例,我们可以将图中的Key,Value看作是source中的数据,这里的Key和Value是对应的.将图中的Query看作是target中的数据.计算Attention的整个流程大致如下: 1)…
Django中模型(四) 五.创建对象 1.目的 向数据库中添加数据.当创建对象时,Django不会对数据库进行读写操作,当调用save()方法时,才与数据库交互,将对象保存到数据库中 2.注意 __init__方法已经在父类models.Model中使用,在自定义的模型中无法使用 3.创建方法 A.定义一个类 在models.py中写以下代码: class Students (models.Model): #创建数据表 sname=models.CharField(max_length=20)…