NNLM - 神经网络语言模型 | 高效的单词预测工具
本系列将持续更新NLP相关模型与方法，欢迎关注！ 简介 神经网络语言模型（NNLM）是一种人工智能模型，用于学习预测词序列中下一个词的概率分布。它是自然语言处理（NLP）中的一个强大工具，在机器翻译、语音识别和文本生成等领域都有广泛的应用。 Paper - A Neural Probabilisti...
![大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230717_e843a02529534b84bf8ff46d8b43e094.png)
大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍
大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍 1.大语言模型的预训练 1.LLM预训练的基本概念 预训练属于迁移学习的范畴。现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（Back Propagation，BP）算法，先对网络中的...
SpikeGPT项目原作解读：使用脉冲神经网络的生成式语言模型
机器之心最新一期线上分享邀请到了电子科技大学朱芮捷，为大家分享他们近期工作 SpikeGPT。现有的语言模型如 ChatGPT 等都需要大量的计算资源和维护成本，而脉冲神经网络则可以利用稀疏和事件驱动的激活来降低模型推理的计算开销。脉冲神经网络是一种模仿大脑信息处理方式的算法，与传统的深度学习神经网...
有效融合语言模型、图神经网络，文本图训练框架GLEM实现新SOTA
机器之心编辑部蒙特利尔算法学习人工智能实验室（Mila）和微软亚洲研究院等单位提出文本图训练框架 GLEM [1]，能够有效融合语言模型和图神经网络，取得 OGB 3 个数据集第一名。主要单位：蒙特利尔算法学习人工智能实验室（Mila）、微软亚洲研究院等论文地址：https://arx...
【Pytorch神经网络实战案例】11 循环神经网络结构训练语言模型并进行简单预测
1 语言模型步骤简单概述：根据输入内容，继续输出后面的句子。1.1 根据需求拆分任务(1)先对模型输入一段文字，令模型输出之后的一个文字。(2)将模型预测出来的文字当成输入，再放到模型里，使模型预测出下一个文字，这样循环下去，以使RNN完成一句话的输出。1.2 根据任务设计功能模块(1)模型能够记住...
【Pytorch神经网络理论篇】 19 循环神经网络训练语言模型：语言模型概述+NLP多项式概述
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(...
用Keras开发字符级神经网络语言模型
语言模型可根据序列中出现的特定单词来预测下一个单词。可以使用神经网络在字符级别上开发语言模型。基于字符的语言模型有一个最大的优点，就是在处理单词、标点符号和其他文档结构的时候，能保持较小的词汇量和较强的灵活性。但所付出的代价是模型较大、训练较慢。然而，在神经网络语言模型领域，基于字符的模型为语言建模...
Facebook通过10亿单词构建有效的神经网络语言模型
由于在语言识别、机器翻译和语言建模等领域表现出了优异的性能，为序列预测而设计的神经网络最近再次引起了人们的兴趣，但是这些模型都是计算密集型的，成本非常高。比如在语言建模领域，最新的成果依然需要在大规模GPU集群上训练几周的时间，虽然效果不错，但是这些计算密集型的实践对大规模计算基础设施的依赖性非常强...
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