大家可以对单词嵌入进行预初始化，或者配合模型本身从零开始学习单词嵌入。 使用更为先进的回复生成规程——beamsearch。其基本思路并非“主动”生成回复，而是考虑长单词链的可能性并从中作出选择。...另外，您亦可在拥有相关训练数据集的情况下，有效调整回复方的个性或者回复属性。 具体实践 在文章开头，我曾提到过要为大家提供与 seq2seq 模型实现方案相关的各类框架选项，下面马上开始。...在推理阶段，我们可以计算给定情景与全部可能答案之间的相似度，并从中选择相似度最高的答案。为了训练选择式模型，我们使用三元损失函数。...选择式模型中的采样模式 大家可能会问，我们为何要从数据集中提取随机样本？为什么不使用更为复杂的采样模式呢？问得好。...如果进一步观察，大家就会意识到三元组的数量为 O（n3），因此最重要的是选择负属性，因为我们无法对全部数据集内容进行处理。
不过就我本人做过的很多实验来看，后者效果是比前者好的，但是问题在于，很多预训练模型特别大，经常11G的显存都不够，所以不得不采用前一种方法 Combination of Features 我们知道BERT...，单词嵌入从每一层中获得了越来越多的上下文信息 但是，当您接近最后一层时，词嵌入将开始获取 BERT 特定预训练任务的信息（MLM 和 NSP） 使用倒数第二层比较合理 Why Pre-train Models...为什么我们要使用这些预训练的模型？一个很明显的道理是，我们没那么多钱去从头训练一个比较大的模型，所以直接拿别人训练好的来用就行了 ?...当然，EMNLP 2019的一篇文章Visualizing and Understanding the Effectiveness of BERT从学术角度仔细分析了为什么要使用预训练模型，文章表明，预训练模型可以大大加速损失的收敛...，而不使用预训练模型，损失比较难下降。
模型平台获取实现资源：https://sota.jiqizhixin.com/project/flowseq mBART是一个seq2seq的去噪自动编码器，使用BART目标函数在多语言大规模单语语料库中进行预训练...mBART是第一个通过对多语言的完整文本去噪来预训练完整的seq2seq模型的方法，而以前的方法只关注编码器、解码器或重建部分文本。...D_i,j表示(Li, Lj )的平行数据集，E表示平行数据集的集合，其中，N为双语对的数目。然后，训练损失定义为： 图5. mRASP方法。"Tok "表示令牌嵌入，"Pos "表示位置嵌入。...在预训练阶段，使用翻译损失同时训练多语言的平行句子对与它们的替换句子。随机替换源语言和目标语言中具有相同含义的词。...然而，由于掩码词之间的独立性，它并不局限于解码器一侧的自回归特征。因此，按照NAT的做法，使用CMLM来预训练一个具有双向解码器的Seq2Seq模型，如上图25所示。
FastText有两个任务和损失，一个是文本分类的损失，另一个是语言建模（广义）的损失。 其实这种多个损失的学习方式本质上也是一种广义的多任务学习。 字符级嵌入 ?...2、对于实际的上下文单词，我们直接从嵌入表示中获取它们的单词向量，不需要加上n-grams。 ? 3、现在，我们随机采集负样本，使用与unigram频率的平方根成正比的概率。...5、基于这种损失，我们使用SGD优化器更新嵌入向量，目标是使实际上下文词更接近中心词，同时增加了与负样本的距离。 ? 这一部分是总损失函数的一部分，总损失函数的另一部分是文本分类的损失。...ELMo原理解析及简单上手使用 ? 词嵌入：ELMo原理 ? “偷窥”问题 ? 为什么双向LSTM会导致看见答案： 如图所示的正向LSTM，"克"是根据“扑”这个字和隐藏向量 h2 来预测出来的。...这就达到了用双向模型训练的目的，但也导致了 预训练-微调不一致的问题 典型PTM的对比 模型 学习类型 类别 预训练任务 年份 NNLM 自监督 第一代，Non-Contextual LM (Language
3，序列模型优势 我们为什么要使用RNN这样的序列模型，而不是直接使用标准的全连接神经网络来解决输入或输出为序列数据的问题呢？ 主要基于以下几点。...第一种方法是用Word2Vec或Glove方法预训练词向量，这种方法一般要求关联的语料数据较多。...四 机器翻译 1，Encoder-Decoder结构 机器翻译使用的序列模型属于Seq2Seq模型，Seq2Seq模型采用了一种Encoder-Decoder的网络结构。...使用前面的Seq2Seq模型去翻译较短的句子时，我们可以获得很好的效果。...这实际上非常容易理解，当句子很长时，我们的Seq2Seq模型仍然将句子编码压缩成一个较短的向量表示，这很有可能会有信息瓶颈，造成信息损失。
如果你对我之前写的笔记很熟悉的话，会发现，「这时的Decoder就是一个语言模型」。...正因为如此，在训练过程中，我们可以使用一些预训练好的语言模型来对Decoder的参数进行初始化，从而加快迭代过程。 为什么训练和预测时的Decoder不一样？...很多人可能跟我一样，对此感到疑惑：为什么在训练的时候，不能直接使用这种语言模型的模式，使用上一步的预测来作为下一步的输入呢？...在计算损失的时候，我们使用交叉熵作为损失函数，所以我们要找出这个V维向量中，正确预测对应的词的那一维的概率大小 ，则这一步的损失就是它的负导数 ，将每一步的损失求和，即得到总体的损失函数： 其中T...确实可以，但是如果直接使用score来挑选的话，会导致那些很短的句子更容易被选出。因为score函数的每一项都是负的，序列越长，score往往就越小。
在实践中，通常使用双向 RNN 来收集词语两边的信息，但是其表现往往会受到长期依赖问题的影响（注意序列模型中 seq2seq 涉及的编解码器和神经上下文编码器的含义有所不同，后者包含前者的所有部分）。...然而，由于其较复杂的结构和随之产生的较少的模型偏差，Transformer 通常需要非常大的训练语料，很容易在中小型数据集上过拟合。 2.3 为什么要预训练？...3 PTM 概述 不同 PTM 间的区别主要体现在「上下文编码器」的使用以及「预训练的任务和目标」上。...本节我们将介绍除此之外的一些常用预训练任务，它们都属于自监督学习，下表总结了这些任务及其损失函数。 ?...PTM 使用的预训练任务的类型，包括监督学习、无监督学习 / 自监督学习。 「扩展」。
使用BERT模型有两个阶段：预训练阶段与微调阶段。在预训练阶段，模型基于未标记的数据完成预先设置任务训练。在微调阶段，模型基于预训练权重初始化并着手面向下游任务。...在BERT模型里，遮蔽语言模型和下一句预测任务是同时训练的，最小化联合损失函数以完成对两个策略的训练任务。 令牌化（tokenization）-这不是说BERT把单词看作某个token。...分割嵌入（Segment Embedding）用来区分两个不同的句子，BERT的预训练既致力于产生语言模型，也会训练一个把两句句子作为输入的分类模型。...用于特征提取的BERT BERT不仅能进行微调，您还可以把预训练BERT当作一种基于上下文语境的词嵌入模型。...可以把BERT预训练模型得到的嵌入向量馈送给紧接着的其他NLP模型——在诸如命名实体识别之类任务上，论文里的实验部分告知我们说，这样干的效果并不逊色于微调BERT模型。 ? 图14.
本文主要援引复旦大学邱锡鹏教授的论文：NLP预训练模型综述，对预训练模型进行了一些梳理 模型参数的数量增长迅速，而为了训练这些参数，就需要更大的数据集来避免过拟合，而大规模的标注数据集成本又非常高。...1.词嵌入（Embedding）属于第一代预训练模型 静态、浅层的模型训练。...为更好建模句子之间的相关性，ALBERT 提出使用 SOP loss 替换 NSP loss，SOP 使用一个文档中的两个连续片段作为正样本，将这两个片段交换顺序作为负样本。...ERINE (THU)：将知识图谱中预训练的实体嵌入与文本中相应的实体提及相结合，以增强文本表示。 KnowBERT：端到端将带实体连接模型与实体表示集成。...使用本领域的数据进行一个模型训练，一些大厂都会做这一步，不过如果你的算力无法支撑全部重新训练，那还是老老实实用公开的PTM吧。
为什么使用向量表示语言？ 词语的意义之间是有关联的，距离可以表示词与词直接的关系。 如何得到向量？...-3是一个拥有1750亿参数的预训练模型，不需要面对不同的任务再训练，也不需要微调就能直接使用，这就是所谓的零样本学习Zero-Shot Learning。...应用 语料匮乏的小语种之间的翻译 缺乏标注的医疗影像数据识别 面向不同领域快速部署对话系统 10.2.2 预训练模型与迁移学习的关系 预训练模型是迁移学习的一种，就像预先学习了一个指数/技术，然后再把这个知识...像Transformer、Bert、GPT这些预训练语言模型，微调后可以完成不同的任务。 11....和list-wise（匹配、ranking模型） 负采样：从非当前label中选择几个作为负样本加入，作为出现负样本的概率加入到损失函数中 优点 提高训练速度 改进效果(模拟真实环境下噪声情况，让模型鲁棒性更强
于是，我想到该写一下双塔模型了，刚进美团的第一个月我就用到了Sentence-BERT。 为什么呢？因为双塔模型在NLP和搜广推中的应用实在太广泛了。...如果模型在训练时读取的document和document库中的一些document之间的语义距离相差较大，则可能造成模型在推断阶段表现不佳。因此，如何构造训练样本是一个重要的研究方向。...Doc2query使用一个基于seq2seq的预训练语言模型（比如T5），利用标注的document，query对进行finetune，目标是输入document输出对应的query，然后将输出的query...四、双塔模型预训练 一般的预训练模型使用的目标函数主要是MLM或者seq2seq，这种预训练目标和双塔的匹配任务还是有一些不一致。...并且已有的预训练模型即使有匹配任务（比如NSP），也是使用交互而非双塔的工作方式。为了使用预训练提高双塔模型的效果，SimCSE通过对比学习，提升模型对句子的表示能力。
为什么要在自然语言处理任务中使用迁移学习 ?...预训练 语言模型预训练 词向量 为什么要词嵌入？...的无监督预训练 提出一种通用的提高seq2seq模型的无监督训练方法。...seq2seq模型的encoder和decoder的权重用两个预训练语言模型初始化然后微调。 seq2seq模型的缺点：监督学习的语料有限，容易过拟合。...为保证模型不在有监督语料上过拟合，在fine-tuning阶段继续单语言语言模型任务，seq2seq和语言模型任务的损失相加作为最终损失) 此外还用了残差连接，Encoder 和 Decoder 之间也用了
预训练 语言模型预训练 ? 词向量 为什么要词嵌入？ 词嵌入是可以学习的参数 在不同任务中共享表示 低维空间更好计算——难以处理稀疏向量 无监督预训练 : 神经网络之前 ? 词向量预训练 ?...连接起来输入到第二层的 bi-LSTM 中 Seq2Seq的无监督预训练 ?...提出一种通用的提高seq2seq模型的无监督训练方法。seq2seq模型的encoder和decoder的权重用两个预训练语言模型初始化然后微调。...seq2seq模型的缺点：监督学习的语料有限，容易过拟合。本文提出了改善seq2seq效果的无监督训练方法。在微调阶段，训练任务为语言模型任务和seq2seq的联合任务。...为保证模型不在有监督语料上过拟合，在fine-tuning阶段继续单语言语言模型任务，seq2seq和语言模型任务的损失相加作为最终损失) 此外还用了残差连接，Encoder 和 Decoder 之间也用了
模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。...其次，通过MLE预训练G网络，目的是提高G网络的搜索效率。然后，通过G网络生成部分负样预训练D网络。再然后，通过G网络生成sequence用D网络去评判，得到reward。...下图显示 seq2seq 架构中使用的传统 MLE 损失与无参考对比损失之间的差异： 图8 BRIO中的MLE损失（L_MLE）和对比性损失（L_Ctr）的比较。...我们赋予抽象化模型以双重角色—一个单一的模型可以同时作为生成模型和无参考价值的评价模型 通常使用最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)损失来训练序列模型...具体，这是一个两阶段的工作： 1）使用一个预先训练的网络(BART)生成候选人； 2）从中选择最好的一个。 对比性损失负责指导模型学习如何对给定文本的多个候选者进行排名。
Word2vec 是一种最流行的这些模型的实现，它让 NLP 领域的各种任务都可以使用预训练的词嵌入。...此外，GloVe 也是一种被广泛使用的获取预训练词嵌入的模型，它是根据一个大型语料库中全局词共现的统计量计算而来的。...Ramachandran 等人发现可以通过无监督预训练显著提升 Seq2Seq 模型的性能。编码器和解码器的权值都是通过两个预训练语言模型的权值初始化，并且使用有标记数据调优的。...一般来说，相较于仅仅增大训练训练时间或批处理规模来说，同时增大模型参数的规模会得到显著的性能提升。 Q9：如果你的序列长度长于 512 个词例，你会使用哪种模型？...作者使用原始的单语言模型为源语言生成句子嵌入，然后根据翻译后的句子训练了一个新的系统来模仿原始模型。
01 Motivation 大规模预训练由于其强大的泛化能力和对大规模数据的高效使用，在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）领域都受到了广泛关注。...近年来，CV领域的一系列基于ImageNet预训练模型极大的推动了各种计算机视觉任务的发展；NLP的预训练模型的涌现，如BERT、RoBERTa、XLNet和UniLM，极大地提高了语言理解和生成能力。...与正图文对和负图文对不同，检索到的图像和文本被单独编码，因为它们携带弱相关性。基于这些正样本和负样本，计算学习视觉和语言的语义对齐对比损失： 其中τ表示温度参数。...Language Learning 为了学习语言理解和生成任务的通用语言表示，本文的模型被训练为具有两种语言建模任务的统一编码器-解码器模型：双向预测 和序列到序列（Seq2Seq）生成 。...Single-Modal tasks 以往的多模态预训练模型通常不能有效地适应单模态场景。上表展示了本文方法在语言理解和生成任务上和其他单模态预训练模型相比的结果。 3.3.
为什么直接用预训练的bert得到的句向量不好？ 因为各向异性。各向异性是指嵌入在向量空间中占据一个狭窄的圆锥体。...Kim, Yoo, and Lee利用bert的隐含层表示和最后的句嵌入构建正样本对。SimCSE 使用不同的dropout mask将相同的句子传递给预训练模型两次，以构建正样本对。...目前的一些模型主要关注的是在生成正样本对时使用数据增强策略，而在生成负样本对时使用随机采样策略。在计算机视觉中，困难样本对于对比学习是至关重要的，而在无监督对比学习中还没有被探索。...该方法在训练过程中不断地注入人工困难负特征，从而在整个训练过程中保持强梯度信号。 对于锚特征 ，通过混合正特征 和随机负特征 构建负特征： 是一个超参数，用于控制混合的程度。...为什么不让混合负样本参与反向传播？ 如果参与，计算梯度如下： 我们看到会有一项： 它会使得正样本 逐渐远离 。 实验结果？
（需要的同学文末免费领取） 机器学习理论类： ? 1. 写出全概率公式&贝叶斯公式 2. 模型训练为什么要引入偏差(bias)和方差(variance)？ 证 3....CRF/朴素贝叶斯/EM/最大熵模型/马尔科夫随机场/混合高斯模型 4. 如何解决过拟合问题？ 5. One-hot的作用是什么？为什么不直接使用数字作为表示 6....GolVe的损失函数 2. 为什么GolVe会用的相对比W2V少 3. 层次softmax流程 4. 负采样流程 5. 怎么衡量学到的embedding的好坏 6. 阐述CRF原理 7....LDA中的主题矩阵如何计算 9. LDA和Word2Vec区别？LDA和Doc2Vec区别 10. Bert的双向体现在什么地方 11. Bert的是怎样预训练的 12....在数据中随机选择 15% 的标记，其中80%被换位[mask]，10%不变、10%随机替换其他单词，原因是什么 13. 为什么BERT有3个嵌入层，它们都是如何实现的 14.
本文描述了一种通用的非监督预训练方法，提升了seq2seq模型的准确性。...证明了预训练的过程直接提高了seq2seq模型的泛化能力，再次提出了预训练的重要性和通用性。...他们提出了一种方法，使用两个预训练语言模型的参数来初始化seq2seq模型的encoder网络和decoder网络。...使用残差连接原因是高层的LSTM参数是随机初始化的，可能会导致随机的梯度对预训练好的参数造成影响。...经过预训练以后，实际下游模型使用起来就比较简单了。比如拿到一句句子，经过底层非上下文相关字嵌入层，生成字向量，就是图3中黄色的向量表征。
Seq2Seq模型简单回顾 Seq2Seq是解决序列问题的一种通用算法框架，在文章摘要、标题生成、对话系统、语音识别、图像转文本等领域都有广泛的应用，模型结构如下图所示： ?...训练时，Encoder的输入是训练数据中的真实序列，Decoder也是训练数据中的真实序列，Decoder阶段每个时刻t的输出经过softmax之后得到选择每个单词的概率，并选择交叉熵损失函数作为模型损失指导模型的训练...mismatch in training and evaluating:在训练阶段选择的是交叉熵损失进行模型的训练，在预测阶段，选择ROUGE等方法来评估模型，这就导致了mismatch的问题，即交叉熵损失最小的模型并不一定在...将文中提到的一下碎片化的东西整理一下，可以得到以下的过程： Pre-train模型 为了提高模型的收敛速度，我们需要首先预训练模型，预训练模型使用交叉熵损失函数。...通过ROUGE等方法得到reward并训练 为了保证训练和预测时模型的一致性，我们通过ROUGE等方法得到这批序列的reward，并使用如下的损失函数进行模型的训练： ?
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