最近在知乎上看到这样一个问题：基于对比学习(Contrastive Learning)的文本表示模型为什么能学到语义相似度？...为什么对比学习能学到很好的语义相似度？...因为对比学习的目标就是要从数据中学习到一个优质的语义表示空间 众所周知，直接用BERT句向量做无监督语义相似度计算效果会很差，这个问题还没搞清楚的可以看我的这篇回答：BERT模型可以使用无监督的方法做文本相似度任务吗...这样“前重后轻”的结构，缺乏两个句子间的深度交互。前置神经网络在编码时，无法提前获知当前句子将和什么样的目标句子做比较，难以判断语义建模的重点是在哪个文本片段。...为了达成这一目标，模型需要尽可能多地提前认识各种各样的数据。鉴于训练数据不好找，只能自行构造，于是诞生了“自监督训练”，“对比学习”也是其中的一种形式。
AlphaGo的棋艺能够逐代递增，背后其实是在AI技术上一个出现了明显的变化趋势，就是强化学习的比重越来越大。...到了近几年，强化学习又发生了一次「进化」，人们把「进化」后的强化学习，称为深度强化学习。 但深度强化学习代理的样本效率低下，这极大地限制了它们在实际问题中的应用。...深度强化学习有什么不一样 一提到人工智能技术，很多人能想到的，还是深度学习上。 其实，虽然深度学习还活跃在AI领域，但已经暴露出很多问题。 现在深度学习用得最多的就是有监督学习。...Transformer很快成为专注于分析和预测文本的单词识别等应用程序的引领者。它引发了一波工具浪潮，比如OpenAI的GPT-3可以在数千亿个单词上进行训练并生成连贯的新文本。...比如，Transformer已被用于时间序列预测，同时也是DeepMind的蛋白质结构预测模型 AlphaFold背后的关键创新。
疫情期间，在家学习Python，调通了基于监督学习的LSTM神经网络预测模型代码，在一般代码的基础上，做了单步和多步通用版的改进。调通的代码附后，供各位大咖指正。...3、如果有类似的群，方便也请大咖告知，可以加群学习，谢谢。...: s = s[:-1] s_float = float(s) return s_float # 定义series_to_supervised()函数 # 将时间序列转换为监督学习问题...(test_X.shape[0], delay, n_features)) return train_X, train_y, test_X, test_y, scaler # 搭建LSTM模型...plt.legend() plt.show() print("训练完成，开始预测……") model = tf.keras.models.load_model('c:\python\model\model') # 模型预测收益率
让我们快速浏览目前研究的四种方法：从简单的词向量平均基线到无监督/监督方法和多任务学习方案。...无监督方案将句子嵌入学习作为学习的副产，以预测句子内连贯的句子顺序或句子中连贯的连续从句。这些方法可以（理论上）使用任何文本数据集，只要它包含以连贯方式并列的句子/子句。...该模型的一个优势是其训练速度（与Skip-thoughts模型相比数量级）使其成为开发大量数据集的有竞争力的解决方案。 ? 快速思考分类任务。...在讨论这个问题之前，让我们看看2017年发布的推理突破的背后是什么。 因其简单的体系结构， 推理是一个有趣的方法。...从NLI数据集中学习的监督句子嵌入模型（InferSent） 除了通常的寻找最佳神经网络模型的探索之外，推论的成功还提出了以下问题: 什么样的监督训练任务会学习更好地推广下游任务的句子嵌入？
如果要预估一个股票的涨跌，最重要的是了解它背后的金融实体发生了什么事，涉及到公司的收入、历史、运营情况，以及在整个大环境下，国家的金融趋势。...其实就是涉及到对于不同金融实体的用户画像，即它们发生了什么，从何处获取这些信息。 交易类型连接的是金融实体和客户。...利用信息抽取的办法，我们可以把不可用的信息变得可用。用一个简单直观的算法直接把文本信息变成结构化的数据，比如，通过模型或算法就能自动地反馈出来想要的某些金融的数据指标。...背后的算法相对复杂，原因就在于“做了什么”，人们可以做的事情非常多，难以在基于学习或者监督学习的体系框架内把这些不同类别的事件聚类。 除此之外，即便事情属于同一类，也有好坏之分。...第二步，基于之前的标注，把标注的结果跟模型融合一起，可以再运行一个无监督的聚类。不断重复这个路径，模型迭代的结果会越来越好，人为标注的曲线和模型运行出的曲线开始逐渐趋近，得出不同的算法背的真正类别。
如果要预估一个股票的涨跌，最重要的是了解它背后的金融实体发生了什么事，涉及到公司的收入、历史、运营情况，以及在整个大环境下，国家的金融趋势。...其实就是涉及到对于不同金融实体的用户画像，即它们发生了什么，从何处获取这些信息。 交易类型连接的是金融实体和客户。...利用信息抽取的办法，我们可以把不可用的信息变得可用。用一个简单直观的算法直接把文本信息变成结构化的数据，比如，通过模型或算法就能自动地反馈出来想要的某些金融的数据指标。 ?...背后的算法相对复杂，原因就在于“做了什么”，人们可以做的事情非常多，难以在基于学习或者监督学习的体系框架内把这些不同类别的事件聚类。 除此之外，即便事情属于同一类，也有好坏之分。...第二步，基于之前的标注，把标注的结果跟模型融合一起，可以再运行一个无监督的聚类。不断重复这个路径，模型迭代的结果会越来越好，人为标注的曲线和模型运行出的曲线开始逐渐趋近，得出不同的算法背的真正类别。
距离提出「世界模型」概念一年多，眼看着LeCun就要实现自己的星辰大海了。 今天，训练代码和模型已经开源。论文将于下周在CVPR 2023发表。...他的愿景是，创造出一个机器，让它能够学习世界如何运作的内部模型，这样它就可以更快速地学习，为完成复杂任务做出计划，并且随时应对不熟悉的新情况。...联合嵌入方法可以避免表征崩溃 同时，通过在高度抽象的水平上预测表征，而不是直接预测像素值，JEPA有望能够直接学习有用的表征，同时避免生成方法的局限性，正是基于这个原因，最近才产生了如此多令人兴奋的大语言模型...预测器正确捕捉了位置的不确定性，以正确的姿态产生了高级对象的部分，丢弃精确的低级细节和背景信息 团队表示，期待着将JEPA方法扩展到其他领域，如图像-文本配对数据和视频数据。...但我就是很好奇，为什么我们不进一步研究多模态（如ImageBind，而不仅仅是文本-图像对），并且用像编码器这样的感知器来代替VIT编码器？ 很简洁的工作。
经典的卷积神经网络模型 GAN GAN 是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）的缩写，它是一种使用深度学习技术生成新数据的方法。 为什么叫对抗？...该模型使用了大量的语料库进行训练，可以生成高质量的文本，例如文章、小说、新闻报道等。 为什么会是“高质量”？...GPT 模型基于 Transformer 架构，先在大规模语料上进行无监督预训练、再在小得多的有监督数据集上为具体任务进行精细调节（fine-tune）的方式。...下面聊聊 ChatGPT 的背后~ ChatGPT 技术树 这个世界上没有什么东西是凭空产生的，孙悟空都是从石头里蹦出来的，所以 ChatGPT 也一定是基于某个东西发展而来，这个东西就是：davinci...自监督学习+强化学习 以上所说的“自监督学习+强化学习”的大模型微调新范式，是未来 AI 模型范式发展的前景。
现在就让我们用 DeepSeek 来分析一下春节档现象级电影《哪吒 2》为什么能爆火，看看 DeepSeek 怎么回答，最后在聊一聊 DeepSeek 背后所使用的技术。...先说明，本文不涉及大模型界专业的名词讲解，但是争取让每一位读者都能明白 DeepSeek 背后的模型技术所取得的每一次进阶与成就。...DeepSeek 背后技术 要讲清楚 DeepSeek 背后的技术，那就不得不聊到 DeepSeek 所开源的一系列模型，从最初的版本 V1 到如今的 V3 和 R1，每一次迭代都带来了技术上的革新与突破...DeepSeek-R1：专注推理 2025 年 1 月发布的 R1 系列专注于复杂推理任务，其技术特点包括： 强化学习（RL）训练：完全通过 RL 进行训练，无需监督微调（SFT），能够独立发展自我反思和验证能力...技术对比与应用场景 模型 核心架构 训练方法 优势场景 V1 传统 Transformer 监督学习 代码生成、技术文档处理 V2 改进 Transformer 监督学习 文本生成、智能客服 V3 混合专家
这种成功被大量原始文本预训练所推动，如语言建模或单词向量，而不需要监督。 在NLP的这种范式转变之后，研究人员预计，计算机视觉中会出现类似的基础模型。这些模型能产生在任何任务中都能发挥作用的视觉特征。...对这些基础模型的大多数努力都集中在文本指导的预训练上，即使用一种文本监督的形式来指导特征训练。...文本指导的预训练的一个替代方法，是自我监督学习，其特征是单独从图像中学习。这些方法在概念上更接近于语言建模等任务，并且可以在图像和像素层面上捕捉信息。...Meta的大部分技术贡献都集中在针对模型和数据规模扩大时的稳定和加速判别性自我监督学习等方面。...「计算机视觉基础模型正在取得令人难以置信的快速进展。类似于在大规模数据和模型上的自我监督学习所推动的LLMs。
在这一站，我们花一点时间快速了解一下ChatGPT，并做一些实战实际体会下ChatGPT能够对我们带来怎样的改变。...即能够生成新的文本序列。 （2）什么是预训练？ 即能够在模型数据集基础上进行无监督学习，当学习到一些通用的特征或知识，就能够讲这些知识迁移到其他任务上。...这种无监督学习，是没有标签/目标，也没有反馈，它自己会寻找数据中隐藏的结构。下图展示了三种学习模式的差别，而ChatGPT采用的实无监督学习 和 强化学习。 （3）什么是变换模型？...在GPT3.0发布前，GPT一直弱于BERT，而3.0发布之后GPT貌似一骑绝尘了。GPT方向上，最知名的玩家非OpenAI莫属，从我们开始熟悉的GPT3.5到GPT4.0。...目前生成式AI应用最广泛的当属 文本 和 编码 了，也可以看到，文本 只是 生成式AI生态中的 一环，而不是全部，而这一环就是我们现在学习的 ChatGPT。
通用误区辟谣：明确了一系列新手和有时即使是经验丰富的从业者也可能落入的误区。 实践与理论的桥梁：尝试将机器学习理论与实际应用相结合，以加深读者对算法背后直觉的理解。...它的主要内容是介绍了一系列用于提高文本分类效率的技巧，这些技巧可以在大规模文本数据集上提高分类模型的性能并减少计算资源的使用。...因此，本文提出了一系列“技巧”，旨在提高文本分类的效率，并且保持或提升分类模型的性能。...它的主要内容是对无监督学习中分解表示的常见假设进行挑战，并提出了一种新的方法来更好地学习分解表示。 在机器学习领域，无监督学习的目标是从数据中学习到有用的表示，而不需要标签信息。...分解表示是无监督学习中的一种重要概念，它将数据表示为多个相互独立的因素，从而使得这些因素更容易理解和操作。然而，现有的方法通常依赖于一些假设，例如独立同分布（IID）数据假设等。
其中，在大量文本上对超大型模型进行自我监督的预训练在自然语言处理方面取得重大突破。 ? 现在，Facebook声称自家的SEER计算机视觉模型向这个目标迈进了一步。...它可以从互联网上的任何一组随机图像中学习，而不需要进行注释。 对视觉的自我监督是一项具有挑战性的任务。 对于文本，语义概念可以被分解成离散的单词，但是对于图像，模型必须自己推断哪个像素属于哪个概念。...它起源于FAIR的研究，后被应用于自我监督学习。 ? SwAV 使用在线聚类方法来快速分组具有相似视觉概念的图像，并且能利用图像的相似性改进自我监督学习的先进水平，而且训练时间减少了6倍。...幸运的是，FAIR 最近在架构设计领域的一项创新催生了一个称为 RegNets 的新模型家族，它完全符合这些需求。...接下来，Facebook将发布SEER背后的一些技术，但不会发布算法本身，因为它使用了Instagram用户的数据进行训练。 ?
世界模型可以在无监督的情况下快速训练，以学习环境的压缩空间和时间表示。...与几个强大的基线相比，NÜWA 在文本到图像生成、文本到视频生成、视频预测等方面都得到了 SOTA 结果，还显示出惊人的零样本学习能力。 机器之心报道：《AI 版「女娲」来了！...，可以用作计算机视觉的可扩展自监督学习器。...在 NLP 中，简单的自监督学习方法（如 BERT）可以从指数级增大的模型中获益。在计算机视觉中，尽管自监督学习取得了进展，但实际的预训练范式仍是监督学习。...视觉中的自监督学习可能会因此走上与 NLP 类似的轨迹。
、广撒网的方式进行用户获取或运营，比如给所有用户发补贴红包，给所有下过单或没下过单的用户发营销短信。...诞生了一大批靠刷单赚补贴的黑产，随着数据的完备和大数据算法能力，可以更准确的判断羊毛党或欺诈用户特征，针对风控用户不提供优惠或禁用相应服务。...利用大数据的手段，对涉及到公司业务或关键词的舆论数据进行爬虫爬取，利用文本挖掘、情感识别的手段对于负面舆论第一时间发现，公关及时对接处理，可以把舆论影响降低到最小。...机器学习算法、神经网络模型并不是新鲜词汇，早在90年代就已经出现了，但是由于当时计算机资源计算力的限制，应用无法落地。...AI的本质是基于大量的数据对算法模型进行训练（有监督、无监督、半监督等），当输入新的内容时可以自动进行分类或识别，比如图像识别技术、语音识别等。
似乎在实际应用中，不止语义上，「数据鸿沟」也不可忽视：如何在大体量、大噪音的数据场景中有效训练模型？ 降低数据的人工标注，提高模型的自监督学习似乎是多模态学习必不可少的方向。...如何利用它们，就需要对比损失等自监督学习方法，在海量的天然数据中训练模型。」...尽管自监督学习降低了人工成本，但相比有监督学习，多模态自监督学习受益于海量的天然训练数据，其在零样本分类, 以及作为预训练模型给下游任务使用等方面，已经能够超越基于监督数据训练的模型。...我们可能想不到小红书多模态背后数亿、甚至数十亿量级的训练数据，想不到巨大模型参数量背后分布式训练的困难，想不到多模态模型部署所需要的计算资源与延迟控制。...小红书用户内容覆盖的领域非常丰富，可以辅助多任务自适应学习、跨任务相关性建模以及高阶社交活动理解等。 未来，小红书还将在多模态智能创作领域发力。
我们知道，有监督学习在很多方面都达到了很好的效果，但是，由于有监督学习由于数据集太少等缺点，研究者逐渐偏向于探索无监督学习方法。本文主要介绍深度生成模型，利用无监督学习来学习数据的真实分布。...本文的内容主要包括：变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN），并探索其背后的工作原理。如今，无监督学习成为未来机器学习的研究方向，本文就跟大家一起聊一聊这其中热门的技术！ ?...这个想法是学习一个被称为潜变量的训练数据的低维潜在表示（我们假设已经产生了我们的实际训练数据的潜变量（这些变量不是直接观察到的，而是通过数学模型推断的）。...▌结论 ---- ---- 深度学习模型在监督学习中真正实现了人类水平的表现，但对于无监督学习来说，情况并非如此。尽管如此，深度学习的科学家正在努力提高无监督模型的性能。...在这篇博文中，我们看到了两个最着名的无监督生成模型的学习框架是如何工作的。我们了解了变分自动编码器中的问题，以及为什么对抗网络能更好地生成逼真的图像。
什么是监督式学习 所谓监督式学习，就是需要我们提供大量的学习样本，包括样本相关的特征数据以及相应的标签。...大家画的越多，提供的数据样本就越多，它通过自我学习和算法分析，就会识别越准确，自己也就越了解人类。 什么是无监督式学习？...可能还会有什么半监督式学习，这个就是上述两者的结合，基本思想是利用数据分布上的模型假设, 建立学习器对未标签样本进行标签。...「猜画小歌」背后的 AI 技术 「猜画小歌」对我们画作的辨识，其实利用的就是神经网络技术，是基于对大量涂鸦样本的学习。就像，我刚才在上面监督式学习那里所说的。...它读取的是你的起笔，线条，和一些特征数据，就能够快速猜出你画的是什么？而且还能帮你补全和纠正。 你打开小程序，找到「我的画作」点进去，在每一幅画作的下面写着这么一句话： ?
如今，我们已经看到了自监督在自然语言处理领域取得的重大进步。其中，自监督的超大规模模型通过大量文本上的预训练，在问答、机器翻译、自然语言推理等方面取得了突破。...SwAV通过在线聚类将具有相似视觉概念的图像快速分组，并利用它们的相似性。借助SwAV，能够在自监督学习的基础上进行改进，并且训练时间减少了6倍。...在如此规模的模型训练中，还需要一种在运行时和内存方面都有效的模型架构，而又不影响准确率。幸运的是，FAIR最近在架构设计领域进行的一项创新诞生了名为RegNets的新模型家族，它可以完全满足这些需求。...自监督学习对计算机视觉的未来产生了难以置信的影响，由于消除了对人类注释和元数据的需求，计算机视觉社区可以使用更大和更多样化的数据集，从随机的公共图像中学习，并有可能缓解数据管理中的一些偏见。...自监督学习还可以帮助我们在图像或元数据有限的领域（例如医学成像）中训练专业化模型。无需准备标签，可以更快地创建和部署模型，从而对迅速变化的情况做出更快、更准确的响应。
在这种情况下，我们诉诸于“无监督”的方法，这些方法可以通过大量未经注释的文本进行训练。...训练词向量的技术基本上是监督学习的技术，但是我们不是监督我们关心的任务，而是从原始文本中创建实际上无限数量的监督训练实例，希望我们创建的任务能够匹配我们关心的最终任务。...无监督方法背后的关键思想是，人们希望“相似”单词的嵌入向量具有相似的向量。尽管词汇相似性很难定义，并且通常非常依赖于任务，但目前的方法来自分布假设，即如果词语出现在相似的语境中，则词语是相似的。...理想情况下，这些单词的表示与在训练集中出现的相关单词的表示相似，从而使模型能够更好地概括看不见的事件。因此期望通过无监督算法学习的词向量之间的相似性捕获对于执行网络的预期任务有用的相同方面的相似性。...然而，它们与NLP和IR社区演变而来的另一系列算法密切相关，这些算法都是基于矩阵分解的。 可以说，辅助问题的选择（基于什么样的上下文预测什么）会比用于训练它们的学习方法更多地影响结果向量。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
