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bert怎么读在线播放_bert可以做英文名吗(2024年11月免费观看)

内容来源：中小站长动力网所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

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小红书博主Winbert.G推荐 |《金色笔记》我曾因为读不懂把这本书搁置了许久，这次译林出版社再版我又重新拿起了这本书！真的几乎是全程震撼着读完的，55万字超长篇小说，由一个名为《自由女性》的故事和五本笔记构成。《自由女性》被黑、红、黄、蓝四部笔记切割成五个部分。在最后一部分《自由女性》的故事之前，出现了该书的点题之作《金色笔记》。我在上周日参加了朵云书院的一个线上读书分享活动，赵松、王智涵、林子人就围绕这本书，与我们分享了一些自己的读书思考与感悟。我听着听着好像一下子就能明白书中所想要表达的，了解了故事的发生背景，知道20世纪50年代末的伦敦是怎么样的，就能更好体会这本小说。「莱辛」「金色笔记」阅读更多：网页链接

我被这本LLM新书彻底征服了！𐟌Ÿ 𐟓š 这本书简直是LLM领域的圣经！它深入浅出地讲解了如何利用预训练的大型语言模型，将其能力应用到各种场景中，比如文案生成、摘要提取等等。更棒的是，它还介绍了如何构建一个超越关键词匹配的语义搜索系统，让你的搜索更具智能性。 𐟒ᠥœ襮ž际操作中，这本书指导你如何搭建一个高级的大型语言模型流水线，以便对文本文档进行聚类并深入探索它们的主题。通过采用密集检索和重新排名等技术，你可以构建出更为智能的语义搜索引擎，彻底颠覆传统的关键词搜索。 𐟓š 此外，这本书还详细讲解了如何应用现有的库和预训练模型进行文本分类、搜索和聚类等操作。通过学习基础Transformer模型的架构，比如BERT和GPT，你可以更好地理解这些模型的工作原理。 𐟔 书中还深入探讨了大型语言模型的训练过程，特别是基础Transformer模型的架构，例如BERT和GPT。你还会了解到如何为特定应用优化大型语言模型，包括生成模型微调、对比微调和上下文学习等多种方法。 𐟌Ÿ 总的来说，这本书提供了丰富的实践指导，帮助你在利用大型语言模型方面取得更多的价值。无论你是初学者还是资深开发者，这本书都值得一读再读！

今年最不后悔读的一本大模型新书 𐟓š 探索如何巧妙运用预训练的大型语言模型，从文本生成到语义搜索，再到文本分类与聚类，开启AI应用的新篇章。 𐟚€ 构建高效的大型语言模型流水线，深入挖掘文本主题，聚类文本文档。 𐟔 创建先进的语义搜索引擎，超越传统关键词匹配，运用密集检索和重新排名技术。 𐟒ᠥ‘掘大型语言模型在各种实际场景中的潜在价值，探索其无限可能。 𐟔砦𗱥…夺†解基础Transformer模型（如BERT和GPT）的架构，掌握其精髓。 𐟧頧 ”究大型语言模型的训练过程和原理，揭开其神秘面纱。 𐟛 ️ 探索优化大型语言模型的不同方法，如生成模型微调、对比微调和上下文学习。 𐟎𘺧‰𙥮š应用场景优化大型语言模型，提升其性能和效率。 𐟌Ÿ 通过这些内容，您将能够以50%以下的文字重复率巧妙地表达相同的含义，让AI技术为您的创作提供无限灵感。

指令微调：大模型时代的语言理解新范式 𐟚€ 在自然语言处理领域，预训练语言模型如BERT等，需要通过微调来适应各种任务。然而，对于那些拥有数十亿甚至数百亿参数的大模型来说，为每个任务进行微调的成本是巨大的。因此，研究人员提出了指令微调（Instruction Finetuning）的概念，旨在将多种任务统一到一个生成式自然语言理解框架中，并通过构造训练语料进行微调。例如，情感倾向分析任务可以通过以下指令转换为生成式自然语言理解问题： For each snippet of text, label the sentiment of the text as positive or negative. Text: this film seems thirsty for reflection, itself taking on adolescent qualities. Label: [positive / negative] 通过结合有标注数据和上述指令模板，可以生成大量用于微调的训练数据。这样，在一个大模型中可以同时训练多种任务。研究表明，这种训练方法使得模型具有很好的任务泛化能力，许多未出现在指令微调训练语料中的任务也能很好地完成，尤其在零样本和少样本的情况下表现出色。在FLAN-T5\upcite{chung2022scaling}中，通过混合之前的Muffin、T0-SF、NIV2以及思维链（Chain-of-thought，CoT）混合微调等工作，使用473个数据集合，针对146个任务类型，构造了1836个任务。数据集合包括SQuAD、MNLI、CoNLL2003等。任务类型涵盖阅读理解、问题生成、常识推理、对话上下文生成、完型填空、命名实体识别、文本分类等。指令和训练目标中思维链的示例见图6.36。通过这种方式，研究人员能够更有效地利用大模型的能力，为各种自然语言处理任务提供强大的支持。

大模型面试必备：21个问题及答案 𐟌Ÿ 面试时，你是否感到紧张？别担心，提前准备好这些问题和答案，让你在面试中更加自信！ 1️⃣ 目前主流的开源模型体系有哪些？ 2️⃣ 如何让大模型处理更长的文本？ 3️⃣ 各个专业领域是否需要各自的大模型来服务？ 4️⃣ 什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型？ 5️⃣ LLMs输入句子长度理论上可以无限长吗？ 6️⃣ 什么是LLMs复读机问题？ 7️⃣ 为什么会出现LLMS复读机问题？ 8️⃣ 如何缓解LLMS复读机问题？ 9️⃣ 为何现在的大模型大部分是Decoderonly结构？ 𐟔Ÿ 涌现能力是啥原因？ 1️⃣1️⃣ 大模型LLM的训练目标是什么？ 1️⃣2️⃣ Prefix LM和Causal LM区别是什么？ 1️⃣3️⃣ 请简述什么是大模型，以及它与传统模型的主要区别是什么？ 1️⃣4️⃣ 谈谈你对Transformer模型的理解，以及它在自然语言处理中的应用。 1️⃣5️⃣ 你如何评估大模型的性能？有哪些常用的评估指标？ 1️⃣6️⃣ 请描述一下你如何对大模型进行优化，以提高其性能和效率。 1️⃣7️⃣ 你是否有过使用或开发大模型的经验？请分享一个具体的案例。 1️⃣8️⃣ 面对大模型训练和推理所需的庞大计算资源，你有什么解决方案或建议？ 1️⃣9️⃣ 请简述Transformer的基本结构和工作原理？ 2️⃣0️⃣ 多头自注意力机制的作用是什么？ 2️⃣1️⃣ 为什么Transformer使用位置编码(Positional Encoding)？ 𐟓š 准备好这些问题的答案，让你的大模型面试更加顺利！加油，面试官！𐟒ꀀ

圣女贝蒂拉(童贞 St. Bertilla Boscardin) 圣女贝蒂拉是一位奉圣女婴孩耶稣德肋撒为模范，“在小事情上仰合天主圣意”的典型代表。她一生体弱多病，天资平庸，可是她具有坚强的意志，准确的判断力，圣化自己的日常生活。 1888年，贝蒂拉生于本多拉，出身农家。父亲安日洛爱饮酒，家庭里常有争吵。这是安日洛后来在女儿立真福品的时候，所说的证言。贝蒂拉幼年时非常克苦耐劳，在乡村小学读了短时期的书，因家贫辍学，在邻家为佣。贝蒂拉得了“笨鹅”的外号，可见她天资并不聪明。她申请入修院，人们说：“至少她会剥蕃芋皮。”第一次，她的申请因年龄关系被驳回。到了十六岁那一年，贝蒂拉获准入维森石的圣陶乐赛修院。她对初学导师说：“我是一头笨鹅，我什么都不会做。请你教导我，教我修务圣德。” 贝蒂拉在初学期内，担任洗衣煮饭的工作。一年后，学习看护。1907年发了圣愿，在医院内看护病童。贝蒂拉在医院里工作了一个时期，生起病来，一连十二年，时发时愈，发病的时候，痛苦非常。 1914年，第一次世界大战爆发。不久，贝蒂拉服务的医院被军队征用，比亚物城常遭空袭。贝蒂拉在炮火声中念玫瑰经，给病人端送食物饮料；她的服务精神，博得教会神长和军队长官的赞扬。过了几个月，贝蒂拉调任洗衣工作。战事结束，贝蒂拉任儿童隔离病院主任。贝蒂拉的健康一天比一天恶劣。1922年10月17日施行手术，三日后(10月20日)病势恶化，溘然长逝。死后显了许多灵迹。1952年教宗宣布贝蒂拉列入真福品，参加真福品典礼的有她的家人，和她生前看护的若干病人。 1961年若望二十三世将她列入圣品。

那些陪我多年的包包｜通勤包推荐最近有读者留言，想看我的包包分享。其实，我并不追求奢侈品牌，更喜欢那些实用、低调的通勤包。今天就来分享四款我用了多年的通勤包包，它们不仅轻便，还能装下不少东西。托特包爱好者首先登场的是Longchamp的经典小羊皮包，这是几款包里自重最轻的。随着时间推移，它的颜色逐渐变深，越来越有味道。大容量亮片包接下来是Vanessa Bruno的亮片包，它的优点是容量大，而且非常轻便。亮片设计在阳光下闪闪发光，特别适合喜欢闪亮配饰的朋友。内外都是牛皮的包包第三款是Berthille的包包，这是一个来自法国的小众品牌。难得的是，这款包内外都是牛皮，质感非常好。厚实耐用款最后登场的是Maxmara的包包，采用厚实的荔枝纹牛皮，虽然在这几款包里算是比较重的，但总体来说还是算轻的。它的设计和质感都非常低调简约。总结这几款包不仅容量大，而且都没有显眼的Logo，价格也适中。低调简约的设计非常适合日常通勤。希望这些分享能给大家一些参考！

AI基础大模型与行业大模型的差别是啥？ AI基础大模型（如GPT-3、BERT等）与行业大模型的主要区别在于它们的设计目的、训练数据的来源以及应用场景。下面是这两类模型的一些关键差异： 1. 设计目的： - 基础大模型：通常被设计为通用型，旨在处理广泛的任务和领域。这些模型通过在互联网上的大量文本数据上进行预训练，学习到了语言的一般结构和模式，因此可以应用于多种自然语言处理任务。 - 行业大模型：是基于基础大模型进一步调整或专门训练得到的，目的是为了更好地服务于特定行业的需要。比如金融、医疗、法律等行业都有其特有的术语、规则和需求，行业大模型会针对这些特点进行优化。 2. 训练数据： - 基础大模型：使用的是广泛的公开可用数据集，这些数据可能包括维基百科、书籍、新闻文章等多种来源。 - 行业大模型：除了利用基础大模型的预训练成果外，还会加入特定领域的专业文献、报告、案例研究等高质量的数据，以使模型更加贴合该行业的实际应用环境。 3. 应用场景： - 基础大模型：由于其通用性，可以跨多个领域使用，例如生成文本、回答问题、翻译、摘要生成等。 - 行业大模型：则专注于解决特定行业的复杂问题，如法律文件分析、医学诊断支持、财务报表解读等，提供更加精准和专业的服务。 4. 性能与精度： - 行业大模型因为经过了对特定领域数据的微调，所以在处理相关任务时往往能提供更高的准确性，并且能够理解行业内复杂的语义和上下文。 5. 定制化与可扩展性： - 基础大模型提供了强大的起点，但可能需要额外的微调才能很好地适应具体的应用场景。 - 行业大模型则是已经过一定程度的定制化，可以直接或稍加调整后即用于生产环境中，减少了从零开始训练的时间和资源成本。总之，行业大模型是在基础大模型的基础上，通过进一步的学习来获得更深入的专业知识和能力，从而更好地满足特定行业的需求。

𐟌𓦠‘型RAG模型论文解读𐟓– 𐟎‰探索AI新领域！今天，我们将深入解读一篇引领潮流的论文：《RAPTOR: RECURSIVE ABSTRACTIVE PROCESSING FOR TREE-ORGANIZED RETRIEVAL》。𐟓š 𐟌𒠒APTOR，一个创新的文本检索方法，通过递归嵌入、聚类和总结文本块，构建了一个多层次的树形结构。这不仅是一个高效的检索模型，更是对知识理解和信息检索方式的一次深远变革！𐟌Ÿ 𐟔 论文的亮点在于其递归摘要能力，能够构建从底层到顶层的不同抽象级别的树形结构，显著提升多个任务上的传统检索增强型语言模型表现。更令人惊叹的是，当与GPT-4结合使用时，在QuALITY基准测试上的准确率惊人地提高了20%！𐟚€ 𐟛 ️ RAPTOR运用了多项先进技术，如SBERT嵌入为文本块生成向量表示，软聚类实现更灵活的文本分组，以及降维技术UMAP和高维空间中的文本语义结构保持。贝叶斯信息准则(BIC)则智能地确定了最佳聚类数。𐟒ኊ𐟓 论文在NarrativeQA、QASPER和QuALITY三个数据集上进行了严格的测试，与传统的SBERT、BM25和DPR方法相比，RAPTOR展现了卓越的性能。这无疑为信息检索领域设立了新的性能基准。𐟏† 𐟔 展望未来，RAPTOR不仅优化了传统检索方法，更预示着信息检索新时代的到来。我们期待这项技术能进一步推动AI研究和应用的进步。𐟌ˆ 𐟒젤𝠥﹒APTOR模型有何看法？你认为它将如何影响AI领域的发展？欢迎在评论区留言讨论！𐟒쀀

𐟓š 论文精读：GPT预训练模型 𐟔 动机探寻：在众多NLP任务中，我们往往依赖大量标注数据来训练特定模型。然而，这种方法受到数据集局限，且难以泛化到不同下游任务。那么，是否存在一种更通用的方法呢？ 𐟒ᠧ𕦄Ÿ迸发：我们能否通过在海量无监督文本上训练，让模型自学特征表示，这些表示能广泛应用于各种下游任务？无需针对每个任务重新提取特征，从而大大提高模型的泛化能力。 𐟛 ️ 方法论：这里引入了半监督方法，也被称为自监督学习。通过使用语言建模损失函数，在大型无监督语料库上训练初始模型权重。之后，将这些预训练好的模型权重迁移到不同的标注下游任务数据上进行微调。 𐟔젥ꌥ﹦𜚇PT与BERT的模型结构均基于Transformer，但它们的训练目标有所不同。GPT专注于语言建模，即通过前文预测下一个词，而BERT则侧重于masked语言建模，利用上下文预测被遮盖的词。相比之下，GPT的训练目标更具挑战性。 𐟓ˆ 实验设置：预训练数据集选用BooksCorpus dataset（800M），模型架构为12层Transformer解码器，隐藏层维度768，并使用12个头的多头注意力机制。 𐟓Š 实验结果：经过精心设计的实验，GPT在多个下游任务上均表现出色，证明了其强大的泛化能力和优越性。

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