建設(shè)網(wǎng)站廣州,什么是淘寶搜索關(guān)鍵詞,網(wǎng)站源碼帶數(shù)據(jù),少兒編程加盟有哪些“ 文本序列化是自然語(yǔ)言處理任務(wù)的前置條件#xff0c;而文本序列化需要經(jīng)過(guò)分詞#xff0c;構(gòu)建詞匯表和序列化的幾個(gè)步驟**”** 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者說(shuō)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中#xff0c;數(shù)據(jù)主要以向量的形式存在#xff0c;表現(xiàn)形式為多維矩陣#xff1b;但怎么把現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)…“文本序列化是自然語(yǔ)言處理任務(wù)的前置條件而文本序列化需要經(jīng)過(guò)分詞構(gòu)建詞匯表和序列化的幾個(gè)步驟**”**在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者說(shuō)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中數(shù)據(jù)主要以向量的形式存在表現(xiàn)形式為多維矩陣但怎么把現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)前提。而現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)格式雖然多種多樣但事實(shí)上無(wú)非以下幾種主要模態(tài)文字圖片視頻但我們也知道計(jì)算機(jī)只認(rèn)識(shí)數(shù)字而不認(rèn)識(shí)文字和圖片因此就需要把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別的格式而在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中就是怎么把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量的格式。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是把現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為用多維矩陣進(jìn)行表示的過(guò)程。圖片是由多個(gè)像素點(diǎn)組成因此天生的就可以用矩陣表示但文字卻不同處理起來(lái)要復(fù)雜得多。至于視頻就是動(dòng)起來(lái)的多張圖片。文本處理在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中要想把文本數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中需要經(jīng)過(guò)大概以下幾個(gè)步驟分詞構(gòu)建詞匯表文本序列化但為什么自然語(yǔ)言處理需要經(jīng)過(guò)以下幾個(gè)步驟 下面來(lái)介紹一下每個(gè)步驟的作用分詞在自然語(yǔ)言體系中語(yǔ)義是以詞或句子的形態(tài)體現(xiàn)的因此我們就需要去理解詞或句子的意思但眾所周知的是以我們漢語(yǔ)為例常用的詞和字就幾千個(gè)而我們生活中絕大部分的語(yǔ)義都是由重復(fù)的字和詞組成的。因此從效率的角度來(lái)講我們不可能把每個(gè)句子的語(yǔ)義都記下來(lái)我們需要的是找到其中常用的字和詞然后通過(guò)類似排列組合的方式組合成一個(gè)個(gè)句子。所以自然語(yǔ)言處理的第一步就是分詞也就是說(shuō)通過(guò)某種方式把句子中相同的字或詞挑出來(lái)組成一個(gè)字詞列表。而常用的分詞技術(shù)根據(jù)不同的語(yǔ)言又有不同的實(shí)現(xiàn)方式比如說(shuō)在英語(yǔ)體系中很多時(shí)候每個(gè)單詞就表示單獨(dú)的意思因此最簡(jiǎn)單的分詞方式就是把每個(gè)不同的單詞都找出來(lái)。但在漢語(yǔ)言中由于存在多音字成語(yǔ)等具有復(fù)雜語(yǔ)言的形態(tài)因此漢語(yǔ)分詞就不能使用找不同字的形式。因此分詞的難點(diǎn)是怎么對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分但又不會(huì)影響到詞語(yǔ)本身對(duì)意思。詞匯表理解了什么是分詞以及為什么要分詞那么再理解詞匯表就很簡(jiǎn)單了對(duì)句子進(jìn)行分詞之后就獲取到了一個(gè)字和詞的列表因此就可以根據(jù)這個(gè)列表來(lái)構(gòu)建詞匯表變成讓計(jì)算機(jī)可以處理的數(shù)字格式。學(xué)過(guò)計(jì)算機(jī)原理的應(yīng)該都知道計(jì)算機(jī)無(wú)法直接處理文字因此文字在計(jì)算機(jī)中是通過(guò)編碼的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)的比如說(shuō)大名鼎鼎的ASCII碼表就是用八位二進(jìn)制表示的。而ASCII碼表本質(zhì)上就是一個(gè)字典結(jié)構(gòu)即使用K-V的形式來(lái)表示字符需要計(jì)算機(jī)處理時(shí)就使用二進(jìn)制表示需要現(xiàn)實(shí)給人看時(shí)就使用字符表示而詞匯表就是類似ASCII碼表的形式把字或詞作為K把數(shù)字作為V。這樣一個(gè)數(shù)字就可以代表一個(gè)字或詞這樣就可以讓計(jì)算機(jī)處理。在詞匯表中有兩個(gè)比較特殊的詞匯那就是UNK和PAD我們知道常用的漢字只有幾千個(gè)但實(shí)際上的漢字有上萬(wàn)個(gè)因此我們根據(jù)文本數(shù)據(jù)的內(nèi)容可能并不能獲取到所有的漢字因此遇到“沒(méi)見(jiàn)過(guò)”的漢字該怎么辦呢這時(shí)就使用UNK來(lái)表示。而在矩陣計(jì)算中需要的是相同的矩陣形式比如說(shuō)需要5*5的固定矩陣但在自然語(yǔ)言中每個(gè)句子的長(zhǎng)度都不一樣短的可能就一兩個(gè)字長(zhǎng)的可能有幾十個(gè)字這時(shí)變換的矩陣維度就不在相同。dict { UNK_TAG: 0, PAD_TAG: 1}因此就可以使用PAD對(duì)文字比較少的句子進(jìn)行補(bǔ)充而對(duì)文字比較長(zhǎng)的句子進(jìn)行截取。文本序列化在經(jīng)過(guò)分詞和構(gòu)建詞匯表之后就可以對(duì)文本進(jìn)行序列化在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中文本需要轉(zhuǎn)換為編碼的數(shù)字進(jìn)行表示也就是把文字變成數(shù)字表示。dict_1 { UNK_TAG: 0, PAD_TAG: 1} dict_2 { 0: UNK_TAG, 1: PAD_TAG}所以就有了一個(gè)從文字變成數(shù)字和從數(shù)字變成文字的過(guò)程本質(zhì)上其實(shí)就是在詞匯表中根據(jù)文本獲取其編碼的數(shù)字以及根據(jù)編碼的數(shù)字獲取文字。文本序列化最重要的一步就是把數(shù)字表示的句子轉(zhuǎn)換成向量表示也就是多維矩陣而這就需要通過(guò)one-hot或者word embedding的方式來(lái)進(jìn)行序列化。但是在使用word embedding之前需要把句子的數(shù)字列表轉(zhuǎn)換為tensor格式。# 將句子列表轉(zhuǎn)換為tensor sentences_tensor torch.tensor(sentences, dtypetorch.long) # 定義 Embedding 層 embedding nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) # 通過(guò) Embedding 層 embedded_sentences embedding(sentences_tensor)如何學(xué)習(xí)大模型 AI 由于新崗位的生產(chǎn)效率要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率所以實(shí)際上整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個(gè)人只能說(shuō)是“最先掌握AI的人將會(huì)比較晚掌握AI的人有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)”。這句話放在計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的開(kāi)局時(shí)期都是一樣的道理。我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導(dǎo)過(guò)不少同行后輩。幫助很多人得到了學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)。我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過(guò)我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在人工智能學(xué)習(xí)中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅(jiān)持各種整理和分享。但苦于知識(shí)傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無(wú)法獲得正確的資料得到學(xué)習(xí)提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學(xué)習(xí)書籍手冊(cè)、視頻教程、實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)等錄播視頻免費(fèi)分享出來(lái)。第一階段10天初階應(yīng)用該階段讓大家對(duì)大模型 AI有一個(gè)最前沿的認(rèn)識(shí)對(duì)大模型 AI 的理解超過(guò) 95% 的人可以在相關(guān)討論時(shí)發(fā)表高級(jí)、不跟風(fēng)、又接地氣的見(jiàn)解別人只會(huì)和 AI 聊天而你能調(diào)教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務(wù)銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應(yīng)用業(yè)務(wù)架構(gòu)大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識(shí)提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構(gòu)成指令調(diào)優(yōu)方法論思維鏈和思維樹Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應(yīng)用該階段我們正式進(jìn)入大模型 AI 進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)構(gòu)造私有知識(shí)庫(kù)擴(kuò)展 AI 的能力?？焖匍_(kāi)發(fā)一個(gè)完整的基于 agent 對(duì)話機(jī)器人。掌握功能最強(qiáng)的大模型開(kāi)發(fā)框架抓住最新的技術(shù)進(jìn)展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的 ChatPDF檢索的基礎(chǔ)概念什么是向量表示Embeddings向量數(shù)據(jù)庫(kù)與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴(kuò)展知識(shí)混合檢索與 RAG-Fusion 簡(jiǎn)介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓(xùn)練恭喜你如果學(xué)到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關(guān)的工作自己也能訓(xùn)練 GPT 了通過(guò)微調(diào)訓(xùn)練自己的垂直大模型能獨(dú)立訓(xùn)練開(kāi)源多模態(tài)大模型掌握更多技術(shù)方案。到此為止大概2個(gè)月的時(shí)間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓(xùn)練求解器 損失函數(shù)簡(jiǎn)介小實(shí)驗(yàn)2手寫一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練它什么是訓(xùn)練/預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)/輕量化微調(diào)Transformer結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介輕量化微調(diào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對(duì)全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認(rèn)知可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型找到適合自己的項(xiàng)目/創(chuàng)業(yè)方向做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國(guó)產(chǎn)大模型服務(wù)搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計(jì)算機(jī)運(yùn)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優(yōu)雅地在阿里云私有部署開(kāi)源大模型部署一套開(kāi)源 LLM 項(xiàng)目?jī)?nèi)容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案…學(xué)習(xí)是一個(gè)過(guò)程只要學(xué)習(xí)就會(huì)有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會(huì)成為越優(yōu)秀的自己。如果你能在15天內(nèi)完成所有的任務(wù)那你堪稱天才。然而如果你能完成 60-70% 的內(nèi)容你就已經(jīng)開(kāi)始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】