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建设网站广州,什么是淘宝搜索关键词,网站源码带数据,少儿编程加盟有哪些“ 文本序列化是自然语言处理任务的前置条件#xff0c;而文本序列化需要经过分词#xff0c;构建词汇表和序列化的几个步骤**”** 在神经网络或者说在机器学习领域中#xff0c;数据主要以向量的形式存在#xff0c;表现形式为多维矩阵#xff1b;但怎么把现实世界中的数…“文本序列化是自然语言处理任务的前置条件而文本序列化需要经过分词构建词汇表和序列化的几个步骤**”**在神经网络或者说在机器学习领域中数据主要以向量的形式存在表现形式为多维矩阵但怎么把现实世界中的数据输入到神经网络中是机器学习的一个前提。而现实世界中的数据格式虽然多种多样但事实上无非以下几种主要模态文字图片视频但我们也知道计算机只认识数字而不认识文字和图片因此就需要把这些数据转换为计算机能够识别的格式而在神经网络模型中就是怎么把这些数据转换为向量的格式。简单来说就是把现实世界中的数据转化为用多维矩阵进行表示的过程。图片是由多个像素点组成因此天生的就可以用矩阵表示但文字却不同处理起来要复杂得多。至于视频就是动起来的多张图片。文本处理在自然语言处理任务中要想把文本数据输入到神经网络中需要经过大概以下几个步骤分词构建词汇表文本序列化但为什么自然语言处理需要经过以下几个步骤 下面来介绍一下每个步骤的作用分词在自然语言体系中语义是以词或句子的形态体现的因此我们就需要去理解词或句子的意思但众所周知的是以我们汉语为例常用的词和字就几千个而我们生活中绝大部分的语义都是由重复的字和词组成的。因此从效率的角度来讲我们不可能把每个句子的语义都记下来我们需要的是找到其中常用的字和词然后通过类似排列组合的方式组合成一个个句子。所以自然语言处理的第一步就是分词也就是说通过某种方式把句子中相同的字或词挑出来组成一个字词列表。而常用的分词技术根据不同的语言又有不同的实现方式比如说在英语体系中很多时候每个单词就表示单独的意思因此最简单的分词方式就是把每个不同的单词都找出来。但在汉语言中由于存在多音字成语等具有复杂语言的形态因此汉语分词就不能使用找不同字的形式。因此分词的难点是怎么对文本数据进行拆分但又不会影响到词语本身对意思。词汇表理解了什么是分词以及为什么要分词那么再理解词汇表就很简单了对句子进行分词之后就获取到了一个字和词的列表因此就可以根据这个列表来构建词汇表变成让计算机可以处理的数字格式。学过计算机原理的应该都知道计算机无法直接处理文字因此文字在计算机中是通过编码的方式来实现的比如说大名鼎鼎的ASCII码表就是用八位二进制表示的。而ASCII码表本质上就是一个字典结构即使用K-V的形式来表示字符需要计算机处理时就使用二进制表示需要现实给人看时就使用字符表示而词汇表就是类似ASCII码表的形式把字或词作为K把数字作为V。这样一个数字就可以代表一个字或词这样就可以让计算机处理。在词汇表中有两个比较特殊的词汇那就是UNK和PAD我们知道常用的汉字只有几千个但实际上的汉字有上万个因此我们根据文本数据的内容可能并不能获取到所有的汉字因此遇到“没见过”的汉字该怎么办呢这时就使用UNK来表示。而在矩阵计算中需要的是相同的矩阵形式比如说需要5*5的固定矩阵但在自然语言中每个句子的长度都不一样短的可能就一两个字长的可能有几十个字这时变换的矩阵维度就不在相同。dict { UNK_TAG: 0, PAD_TAG: 1}因此就可以使用PAD对文字比较少的句子进行补充而对文字比较长的句子进行截取。文本序列化在经过分词和构建词汇表之后就可以对文本进行序列化在自然语言处理任务中文本需要转换为编码的数字进行表示也就是把文字变成数字表示。dict_1 { UNK_TAG: 0, PAD_TAG: 1} dict_2 { 0: UNK_TAG, 1: PAD_TAG}所以就有了一个从文字变成数字和从数字变成文字的过程本质上其实就是在词汇表中根据文本获取其编码的数字以及根据编码的数字获取文字。文本序列化最重要的一步就是把数字表示的句子转换成向量表示也就是多维矩阵而这就需要通过one-hot或者word embedding的方式来进行序列化。但是在使用word embedding之前需要把句子的数字列表转换为tensor格式。# 将句子列表转换为tensor sentences_tensor torch.tensor(sentences, dtypetorch.long) # 定义 Embedding 层 embedding nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) # 通过 Embedding 层 embedded_sentences embedding(sentences_tensor)如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】