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Transformer是一种基于自注意力（SelfAttention）机制的深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionIsAllYouNeed》中提出。它完全基于注意力机制构建，摒弃了传统的循环和卷积结构，用于解决自然语言处理领域的任务，如机器翻译、文本生成等。Transformer一、Transformer的本质什么是Transformer？Transformer模型是一种强大的深度学习架构，它利用自注意力机制和多头注意力来捕捉序列内部的依赖关系，并通过位...

在深度学习中，注意力机制模仿了人类在处理信息时的选择性关注能力，允许模型在处理输入数据时动态地调整其注意力权重，从而突出重要信息并忽略不重要的信息。注意力机制通过计算查询向量（Query）、键向量（Key）之间的相似度来确定注意力权重，然后对值向量（Value）进行加权求和，得到最终的输出。AttentionMechanism一、注意力机制什么是注意力机制（AttentionMechanism）？注意力机制是一种允许模型在处理信息时专注于关键...

在深度学习中，序列模型（SequenceModel）是一类专门用于处理和预测序列数据的模型。这类模型在自然语言处理、音频处理、时间序列分析等领域有着广泛的应用。​自回归模型和马尔可夫模型是序列模型中的两种重要类型。它们各自具有独特的基本原理、应用场景和实现方式。在实际应用中，可以根据具体问题的特点和需求来选择合适的序列模型进行建模和预测。SequenceModel一、自回归模型什么是自回归模型（AutoRegressiveModel）？自...

在深度学习中，CNN（卷积神经网络）最核心的两大操作就是卷积（Convolution）和池化（Pooling）。卷积用于特征提取，通过卷积核在输入数据上滑动计算加权和；池化用于特征降维，通过聚合统计池化窗口内的元素来减少数据空间大小。ConvolutionAndPooling一、卷积什么是卷积（Convolution）？卷积是一种数学运算，在CNN中，它通过滑动窗口（也称为卷积核或滤波器）在输入图像或特征图上滑动，并计算窗口内元素与对应卷积核元素的...

超参数（Hyperparameter），是深度学习算法中的调优参数，用于控制模型的学习过程和结构。与模型参数（ModelParameter）不同，模型参数是在训练过程中通过数据学习得到的，而超参数是在训练之前由开发者或实践者直接设定的，并且在训练过程中保持不变。Hyperparameter一、模型参数模型参数（ModelParameter）是什么？模型实际上是一个复杂的函数，由参数和变量组成。数据是变量，而参数则是通过训练数据学到的常量。在神经网络...

梯度下降（GradientDescent）是深度学习中一种至关重要的优化算法，其核心目的是寻找最佳模型参数或权重，从而最小化损失函数。该算法通过迭代的方式，不断调整参数值，沿着损失函数负梯度方向（即函数值下降最快的方向）进行搜索，直至收敛至一个局部最小值。这一过程中，每次迭代都会根据当前参数位置的梯度信息，以及预设的学习率，来更新参数值，从而逐步逼近最优解。GradientDescent一、梯度下降梯度下降（GradientDescent...

反向传播（BackPropagation，简称BP）算法是深度学习中最为核心和常用的优化算法之一，广泛应用于神经网络的训练过程中。它通过计算损失函数关于网络参数的梯度来更新参数，从而最小化损失函数并提高模型的预测准确性。BackPropagation一、前向传播前向传播（ForwardPropagation）是什么？前向传播是神经网络中的一种基本计算过程，用于通过网络的每一层传递输入数据并生成输出。从神经网络的输入层开始，逐层计算每一层神经元...

深度学习中的损失函数（LossFunction）是一个衡量预测结果与真实结果之间差异的函数，也称为误差函数。它通过计算模型的预测值与真实值之间的不一致程度，来评估模型的性能。损失函数按任务类型分为回归损失和分类损失，回归损失主要处理连续型变量，常用MSE、MAE等，对异常值敏感度不同；分类损失主要处理离散型变量，常用CrossEntropyLoss、DiceLoss等，适用于不同分类任务需求。LossFunction一、损失函数损失函数（LossFunct...

神经网络中的线性组合（即加权求和）本身只能表示线性关系。然而，现实世界中的大多数问题都是非线性的。通过引入激活函数，决定神经元是否应该被激活（将信号传递给下一个神经元）以及信号的强度。这样神经网络才能够学习并表示这些非线性关系，从而解决更复杂的问题。传统激活函数Sigmoid将输入映射到(0,1)之间，常用于二分类问题；主流激活函数ReLU在正区间保持梯度不变，计算高效且能缓解梯度消失问题，广泛应用于深度学习...

神经网络是一种受人脑启发的机器学习算法，它模仿大脑中神经元相互发出信号的方式。它由互连的节点或“神经元”组成，这些节点被组织成层。通过对输入进行加权、计算总和以及应用非线性激活函数，神经网络能够将输入数据转换为不同的表示形式，直到产生输出。Neuralnetwork一、神经网络神经网络（NeuralNetwork）是什么？神经网络是由大量的节点（“神经元”）相互连接而成的网络结构，这些节点在网络中相互连接，可以处理复杂...

一、GPT的核心是TransformerGPT：GPT（GenerativePretrainedTransformer）是一种基于单向Transformer解码器的预训练语言模型，它通过在大规模语料库上的无监督学习来捕捉语言的统计规律，从而具备强大的文本生成能力。​GPT在GPT（GenerativePretrainedTransformer）模型中，字母G、P、T各自有其特定的含义：G(Generative)：“Generative”意味着这个模型是生成式的。与判别式模型不同，生成式模型试图捕捉数据的分布，并能够生...

本文将从Transformer的本质、Transformer的原理、Transformer架构改进三个方面，带您一文搞懂Transformer。一、Transformer的本质Transformer架构：主要由输入部分（输入输出嵌入与位置编码）、多层编码器、多层解码器以及输出部分（输出线性层与Softmax）四大部分组成。Transformer架构输入部分：源文本嵌入层：将源文本中的词汇数字表示转换为向量表示，捕捉词汇间的关系。位置编码器：为输入序列的每个位置生成位置向量，以...

在机器学习中，感知机（perceptron）是最简单的神经网络模型之一，只有输入层和输出层，是二分类的线性分类器。它可以解决与（AND）、或（OR）等简单的线性可分问题，但无法解决复杂的异或（XOR）等非线性可分问题。perceptron一、单层感知机感知机（perceptron）是什么？感知机是由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出的，它是一种模拟人脑神经元工作原理的模型。感知机接收多个输入信号，通过加权求和并加上偏置值，然后通过...

GPT3是一个具有1750亿个参数的自回归语言模型，比任何以前的非稀疏语言模型多10倍。对于所有任务，GPT3均无需任何梯度更新或微调即可应用，任务和少样本演示完全通过与模型的文本交互来指定。GPT3可以生成新闻文章样本，而人类评估者很难将这些样本与人类撰写的文章区分开来。接下来分为四部分：摘要、引言、模型、实验，一起来精读论文：GPT3：LanguageModelsareFewShotLearners（语言模型是少样本学习者）GPT3：语言模型是少...

GPT2是一个大规模无监督语言模型，它可以生成连贯的文本段落，在许多语言建模基准上实现最先进的性能，并执行基本的阅读理解、机器翻译、问答和总结——所有这些都不需要针对特定任务的训练。GPT2是GPT1的直接扩展，其参数是GPT1的10倍以上，并且在超过10倍的数据量上进行训练。GPT2的训练目的很简单，就是预测40GB互联网文本中的下一个单词。接下来分为四部分：摘要、引言、模型、实验，一起来精读论文：GPT2：LanguageModelsa...

GPT1利用一个可扩展、与任务无关的系统，在一系列多样化的语言任务上取得了最先进的结果。GPT1的方法结合了两种现有思想：Transformer和无监督预训练。这些结果表明，将监督学习方法与无监督预训练相结合效果非常好；这是许多人过去已经探索过的思想，GPT1将这一思想应用于更大、更多样化的数据集上。接下来分为四部分：摘要、引言、框架、实验，一起来精读论文：GPT1：ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePreTraining...

RolePlay大语言模型角色扮演利用大型语言模型（LLM）来模仿和扮演各种角色。这种技术通过提示或微调模型，使其能够展示出特定的性格、知识背景和行为模式，从而在与用户交互时呈现出不同的角色形象。接下来分两部分：基本概念、实战方法（AutoGen），一起来深入了解大模型实战：角色扮演。一、基本概念什么是角色扮演？通过特定的方法和技术，使LLM能够模仿和扮演不同的角色，与用户进行更加自然和有趣的交互。智能客服：扮演虚...

Text2SQLText2SQL技术，即将自然语言查询转换为结构化查询语言（SQL）的技术，正在迅速成为数据库查询的一个关键工具。它使得非技术用户能够通过自然语言与数据库进行交互，极大地提高了数据库操作的便捷性和效率。接下来分两部分：主流数据集、主流实战方法（SQLCoder+DBGPTHub），一起来深入了解大模型实战：Text2SQL。Text2SQL一、主流数据集什么是Text2SQL数据集？Text2SQL数据集是指一类专门用于训练Text2SQL（文本到SQL）...

大语言模型推理​大语言模型推理（LargeLanguageModelReasoning）是一种利用大型语言模型进行的分析、判断和得出结论的过程，这通常涉及到对语言的理解、逻辑关系的把握以及知识的应用等多个方面。在大语言模型推理中，模型能够处理复杂的自然语言输入，理解其含义，并根据这些信息进行推理，最终生成有意义的输出。接下来分三部分：指令调优、上下文学习、思维链，一起来深入了解多模态基础：大语言模型推理。大语言模型推理一...

多模态推理​多模态推理涉及至少两种不同的感知模态，最常见的是视觉和语言。这两种模态的信息可以是图片和文本、视频和语音等。多模态推理的目标是从不同模态的信息中获取更全面、更准确的理解和知识，以支持各种任务，包括视觉问答、视觉常识推理、视觉语言导航等。接下来分两部分：知识图谱推理、多模态推理任务，一起来深入了解多模态应用：多模态推理。多模态推理一、知识图谱推理什么是知识图谱（KnowledgeGraph）？知识...