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机器学习｜7种经典预训练模型原理解析
PTMs能够提供一个更好的模型初始化，通常会产生一个更好的模型表现和加快在目标任务中的收敛速度。出于PTMs的强大和其普适性，本篇为大家介绍7大经典的PTMs，从原理上理解各个PTMs的特点。 最后附上了7大模型的对比表格和学习路线。 原理 上述操作其实从侧面也达到了降维的目的。参数矩阵 其实相当于一本字典 (Look-up Table)，因为每一行都储存的向量都与某个one-hot-vector唯一对应。 模型更新 整个模型的参数为 只有矩阵 是训练词向量的目标。 模型结构示意图： ? ELMo原理解析及简单上手使用 ? 词嵌入：ELMo原理 ? “偷窥”问题 ?
6.1K52发布于 2021-02-04 - 来自专栏计算机工具
ResNet 模型原理
作者通过实验：通过浅层网络+ y=x 等同映射构造深层模型，结果深层模型并没有比浅层网络有等同或更低的错误率，推断退化问题可能是因为深层的网络并不是那么好训练，也就是求解器很难去利用多层网络拟合同等函数 ResNet 模型原理 VGG 网络在特征表示上有极大的优势，但深度网络训练起来非常困难。 图3 ResNet的结构 图 3 中 conv1 使用的是 7 x 7 的卷积核。 当通道数一致时，卷积参数的计算量是 7 x 7 的卷积核 大于 3 x 3 的卷积核 ；当通道数不一致时，若通道数小，则可以采用大的卷积核。 对于第一个卷积层的通道数为 3 时，3个 3 x 3 卷积核与 1 个 7 x 7 卷积核的感受野效果一样，但 1 个 7 x 7 却比 3 个 3 x 3 的参数多。
55210编辑于 2024-12-14 - 来自专栏开源心路
chatGPT模型原理
简介 openai 的 GPT 大模型的发展历程。 GPT-2 我们一般的 NLP 任务，文本分类模型就只能分类，分词模型就只能分词，机器翻译也就只能完成翻译这一件事，非常不灵活。 GPT-3 大模型中的大模型 首先， GPT-3 的模型所采用的数据量之大，高达上万亿，模型参数量也十分巨大，学习之复杂，计算之繁复不说了。 这种引导学习的方式，在超大模型上展示了惊人的效果：只需要给出一个或者几个示范样例，模型就能照猫画虎地给出正确答案。注意啊，是超大模型才可以，一般几亿参数的大模型是不行的。 （我们这里没有小模型，只有大模型、超大模型、巨大模型） chatGPT chatGPT 模型上基本上和之前都没有太大变化，主要变化的是训练策略变了。
42010编辑于 2023-06-30 - 来自专栏学习笔记持续记录中...
处理模型数据（7）
Spring MVC提供了以下几种途径输出模型数据： ModelAndView 控制器处理方法的返回值是ModelAndView，则其既包含视图信息，也包含模型数据信息 // success.jsp 返回的目标页面 ; return modelAndView; } } Map&Model Spring MVC 在内部使用了一个org.springframework.ui.Model接口存储模型数据 ，具体步骤： 1）SpringMVC在调用方法前会创建一个隐含的数据模型，作为模型数据的存储容器， 成为”隐含模型” 2）如果方法的入参类型为Map或Model，会将隐含模型的引用传递给这些入参。 3）在方法体内，可以通过这个入参对象访问到模型中的所有数据，也可以向模型中添加新的属性数据 Spring Web MVC 提供Model、Map或ModelMap让我们能去暴露渲染视图需要的模型数据。 @SessionAttributes 除了可以通过属性名指定需要放到会话中的属性处，还可以通过模型属性的对象类型指定哪些模型属性需要放到会话中 @SessionAttributes(types=User.class
50500发布于 2020-03-18 - 来自专栏学习计划
多线程7 ReentrantLock原理
1.ReentrantLock加锁原理 1.第一个线程进来 FairSync里的lock方法 final void lock() { // 加锁成功后，修改的值 acquire(1); } 其抽象父类的方法
41520发布于 2021-01-29 - 来自专栏正则
PHP7语言执行原理
下面就简单描述PHP7语言执行原理： 1. 源代码首先利用Re2c实现的词法分析器进行词法分析，将源代码切割为多个字符串单元，分割后的字符串称为Token； 2. 陈雷，PHP7底层设计与源码实现 2. 列旭松，陈文，PHP核心技术与最佳实践 以上就是浅述PHP7底层设计01-PHP7语言执行原理的详细内容 更多学习内容请访问： 腾讯T3-T4标准精品PHP架构师教程目录大全，只要你看完保证薪资上升一个台阶
77010编辑于 2021-12-05 - 来自专栏学习计划
JDK 7 HashMap原理解读
存储原理 数组是最基本的数据结构，ArrayList内部就是数组实现的，下标定位位置，然后在数组下标位置存放元素，每添加一个元素，下标就+1，map和list有一点相似，就是内部也有个数组， 它通过key 比如下标是0-7，那么我们可以余它的数组大小（length），hashCode是随机的，得出的下标也是随机的，这也使得数组下标随机平均。 ? 上面只是对map的一个原理说明，并不严谨。 源码解析 这里从HashMap的源码上去看HashMap这个结构，从源码分析理解。
30520发布于 2021-01-29 - 来自专栏大数据成长之路
HDFS中SecondaryNamenode工作原理(7)
我们在刚开始学习HDFS的时候,知道HDFS主要由管理者NameNode和DataNode组成。其中还有一个SecondaryNameNode在HDFS中扮演着辅助的作用,负责辅助NameNode管理
85020发布于 2021-01-22 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
Torch7模型训练
Torch7搭建卷积神经网络详细教程已经详细的介绍啦Module模块，这里再次基础上再给出一些上Container、 Transfer Functions Layers和 Simple Layers模块的理解 并在后面给出一些简单的模型训练方法。下述程序在itorch qtconsole下运行。 上一篇博文讲到Module主要有四个函数(详细见Torch7搭建卷积神经网络详细教程)，但是注意以下几点：forward函数的input必须和backward的函数的input一致，否则梯度更新会有问题 上述函数的具体使用方法可以看Torch7的官方API以及帮助文档。接下来仅介绍一些模型训练所需要的关键函数。 将image包导入当前运行环境，随机生成一张1通道32x32的彩色图像，如下 ?
1K130发布于 2018-04-08 - 来自专栏ops技术分享
Nginx结构原理全解析（7）
访问权限检查准备阶段，ngx_limit_req和ngx_limit_zone在这个阶段运行，ngx_limit_req可以控制请求的访问频率，ngx_limit_zone可以控制访问的并发度； access 7.
31630发布于 2021-05-11 - 来自专栏黄腾霄的博客
2019-7-13-FirstChanceException原理
-Microsoft Docs ---- 本文会经常更新，请阅读原文： https://xinyuehtx.github.io/post/FirstChanceException%E5%8E%9F%E7%
81130发布于 2020-06-10 - 来自专栏JavaEdge
CurrentHashMap原理从7到8
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k); } h ^= k.hashCode(); h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d 在插入和获取元素时,先通过散列算法定位到Segment private static int hash(int h) { h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d segmentMask为15,再散列后的数最大是32位二进制数据,向右无符号移动28位,即让高4位参与到散列运算中,(hash>>>segmentShift)&segmentMask的运算结果分别是4、15、7和 之所以不会读到过期的值,是因为根据Java内存模型的happen before原则,对volatile字段的写操作先于读操作,即使两个线程同时修改和获取 volatile变量,get操作也能拿到最新的值
4.9K101发布于 2018-05-16 - 来自专栏NLP/KG
大语言模型的预训练: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 S 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。 大语言模型的预训练是指搭建一个大的神经网络模型并喂入海量的数据以某种方法去训练语言模型。大语言模型预训练的主要特点是训练语言模型所用的数据量够多、模型够大。 1.3 LLM预训练的基本原理 大语言模型预训练采用了 Transformer 模型的解码器部分，由于没有编码器部分，大语言模型去掉了中间的与编码器交互的多头注意力层。 具体流程如下： 把 8 个矩阵｛Z0，Z1，⋯，Z7｝拼接。 把拼接后的矩阵和一个权重矩阵 WO 相乘。 得到最终的矩阵 Z，这个矩阵包含了所有注意力头的信息。这个矩阵会输入到 FFN 层。 ! 这样，例子中的 7 个词的句子就转换成了 11 个 token，然后接着得到了一个(11, 768) 的矩阵或者是(1, 11, 768) 的张量。
8.7K14编辑于 2023-07-17 - 来自专栏机器学习入门
【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍（下）
学习目标 了解ChatGPT的本质 了解GPT系列模型的原理和区别 GPT-3介绍 2020年5月, OpenAI发布了GPT-3, 同时发表了论文“Language Models are 目前基于ChatGPT的论文并没有公布, 因此接下来我们基于openai官网的介绍对其原理进行解析 2.1 ChatGPT原理 在介绍ChatGPT原理之前, 请大家先思考一个问题: “模型越大、参数越多 接下来, 将对每一步的细节进行详述. 2.4 监督调优模型 工作原理: 第一步是收集数据, 以训练有监督的策略模型. 工作原理: 选择 prompt 列表, SFT 模型为每个 prompt 生成多个输出（4 到 9 之间的任意值） 标注者将输出从最佳到最差排序. 工作原理: (明确任务: 模型是通过RL来更新) 第一步: 获取数据 第二步: 将数据输入PPO模型 (这里直接也可以理解为ChatGPT模型), 得到一个输出结果 第三步: 将第二步得到的结果输入到
64410编辑于 2024-09-18 DeepSeek模型：原理、回答机制与模型因子
本文将深入探讨DeepSeek的工作原理、回答生成机制以及其关键模型因子，并通过表格和流程图的形式进行对比分析。 一、DeepSeek的工作原理DeepSeek是一种基于Transformer架构的大语言模型，其核心设计借鉴了GPT系列模型的成功经验，同时在训练数据、模型架构和优化策略上进行了创新。 以下是DeepSeek的主要工作原理：预训练阶段undefinedDeepSeek通过大规模无监督学习，在海量文本数据上进行预训练。它采用自回归语言建模的方式，预测给定上下文中的下一个词。 五、DeepSeek原理的流程图表以下是一个简化版的DeepSeek工作流程图，展示了从输入到输出的核心步骤：+-------------------+ +----------------- 通过对原理、回答机制和模型因子的深入分析，我们可以看到DeepSeek在多个方面的独特优势。未来，随着技术的不断进步，DeepSeek有望在更多应用场景中发挥更大的价值。
2.5K10编辑于 2025-03-20- 来自专栏机器学习入门
【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍（上）
学习目标 了解ChatGPT的本质 了解GPT系列模型的原理和区别 什么是ChatGPT？ 那么ChatGPT背后的实现原理是什么呢？接下来我们将给大家进行详细的解析. 在我们了解ChatGPT模型原理之前, 需要回顾下ChatGPT的成长史, 即我们需要对GPT-1、GPT-2、GPT-3等一系列模型进行了解和学习, 以便我们更好的理解ChatGPT的算法原理. 这里的 k 表示上文的窗口大小，理论上来讲 k 取的越大，模型所能获取的上文信息越充足，模型的能力越强。 学习, GPT-2就有7个超过了state-of-the-art的方法.
1.5K10编辑于 2024-09-18 Transformer 模型的工作原理
Transformer 模型的工作原理 在人工智能里，Transformer 模型宛如一颗耀眼的巨星，自诞生起便光芒四射，引领着整个领域不断向前发展。 让我们一同深入探索Transformer模型的奇妙世界，感受其独特魅力。 一、Transformer 模型 Transformer 模型是一种深度学习架构，最初为自然语言处理（NLP）而设计，如今已广泛应用于其他领域，如计算机视觉。 自注意力机制在神经网络中的架构图 总结来说，自注意力机制让模型关注序列中的所有元素，不遗漏重要信息，且能捕捉不同位置间的依赖关系，为 Transformer 模型的优异表现奠定基础。 例如，传统模型需一千万参数达 85%性能，经优化的模型仅需三百万参数就能达 87%性能，用更少资源实现更好效果，降低了计算成本，使先进 AI 模型能在更多设备上部署应用。
1K10编辑于 2025-06-13- 来自专栏机器学习算法原理与实践
最大熵模型原理小结
理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。 1. 熵和条件熵的回顾 在决策树算法原理(上)一文中，我们已经讲到了熵和条件熵的概念，这里我们对它们做一个简单的回顾。 熵度量了事物的不确定性，越不确定的事物，它的熵就越大。 最大熵模型的定义 最大熵模型假设分类模型是一个条件概率分布$P(Y|X)$,X为特征，Y为输出。 最大熵模型损失函数的优化 在上一节我们已经得到了最大熵模型的函数$H(P)$。 惯例，我们总结下最大熵模型作为分类方法的优缺点： 最大熵模型的优点有： a) 最大熵统计模型获得的是所有满足约束条件的模型中信息熵极大的模型,作为经典的分类模型时准确率较高。
83110发布于 2018-08-14 - 来自专栏大模型成长之路
【大模型学习 | BLIP原理】
此外，目前广泛采用的数据集仍存在大量文本噪声，进一步限制了模型的性能提升。 一、预训练方法 1.1 图像文本模型 图像特征提取模型：VIT 文本特征提取模型：Unimodal encoder; Image-grounded text encoder; Image-grounded 为了提升模型对跨模态语义的建模能力，Cross-Attention 被加入到 SA 与 FFN 之间，作为一种跨模态交互机制。 这是因为生成任务要求模型按序预测每一个词，不能访问未来的信息。Causal attention 能保证自回归生成的正确性，使模型适合用作 decoder，实现图像到文本的自然语言生成。 最后组成一个新的数据集预训练模型。
1K10编辑于 2025-07-01 - 来自专栏云数据库技术
大语言模型技术原理
除了自然语言本身的优势外，语境的上下文学习能力、迁移学习和文字总结能力也有很大的发挥空间，带着这些思考，我们有必要了解一下大语言模型背后的发展及其技术原理。 最终训练出来的模型在不需要任何参数和模型改动下，在zero-shot（零样本）任务中，在8个数据集中有7个表现为业界最优，这个泛化能力可以说已经很强大了，并且在机器翻译场景取得亮眼结果，GPT也是在2.0 Self-Attention 原理 之前说Transformer的自注意机制突破了文本关注距离的限制，因此非常关键。 具体流程如下图，“Thinking Machines"的词向量经过最下面那层编码器后，使用不同的权重矩阵进行 8 次自注意力计算，就可以得到 8 个不同的 Z矩阵（0-7)。 PPO 算法已经存在了相对较长的时间，有大量关于其原理的指南，因而成为 RLHF 中的有利选择。 我们将微调任务表述为 RL 问题。
2.3K45编辑于 2023-05-30
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