50年前的kNN算法，只用14行代码在文本分类上超越风头正盛的Transformer，包括BERT——这个来自ACLFinding的成果，一发布就火爆学术圈，让人重新思考还有多少旧方法可以用于今天的机器学习任务。图片有人盛赞它的创意性超过95%的同会论文，但是却没有获奖实在令人想不通。图片短短14行代码，完全打开了大家的思路。然而，才不到几天的时间，就有人发现：这一切好像都是个误会。BERT没有被打败，代码有bug，结果有问题！图片这是，反转了？？重测后性能从SOTA变最差先再来简单回顾一下这篇论文的主要背景和思想：图片它讲的是如今由于精度高被经常用于文本分类的深度神经网络模型（DNN），因为
前言本文包含大量源码和讲解，通过段落和横线分割了各个模块，同时网站配备了侧边栏，帮助大家在各个小节中快速跳转，希望大家阅读完能对BERT有深刻的了解。同时建议通过pycharm、vscode等工具对bert源码进行单步调试，调试到对应的模块再对比看本章节的讲解。涉及到的jupyter可以在代码库：篇章3-编写一个Transformer模型：BERT，下载本篇章将基于HHuggingFace/Transformers,48.9kStar进行学习。本章节的全部代码在huggingfacebert，注意由于版本更新较快，可能存在差别，请以4.4.2版本为准HuggingFace是一家总部位于纽约的聊
AIGC的风最近终于吹到了语音生成领域。上面视频中"孙燕姿"翻唱周杰伦的《七里香》，该歌是AI歌唱，并非孙燕姿本人。背后核心技术来自声音转换，voiceconvertion，而不是之前我们讲过的声音克隆，voiceclone。语音转换语音转换，voiceconvertion，简称VC。简单来说，就是把一个人的声音转换成另一个人的声音，保留说话或者歌唱的内容。可见模型的输入是音频，而不像TTS任务，输入为文本。一般VC任务都包含以下三个模块，从音频中提取信息的contentencoder，常用特征PPG，现在也有自监督模型去提特征如Hubert；第二个模型是声学模型，这层主要是将音频的特征信息，
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/131400428BERT是一个在大量英文数据上以自监督的方式预训练的变换器模型。这意味着它只是在原始文本上进行预训练，没有人以任何方式对它们进行标注（这就是为什么它可以使用大量公开可用的数据），而是用一个自动的过程来从这些文本中生成输入和标签。更准确地说，它是用两个目标进行预训练的：掩码语言建模(MaskedLanguageModeling，MLM)：给定一个句子，模型随机地掩盖输入中的15%的词，然
BERT是基于transformer结构的预训练模型。具体bert原理介绍，请参考博客：Bert系列解读及改进_&永恒的星河&的博客-CSDN博客_bert系列求解Bert模型的参数量是面试常考的问题，也是作为算法工程师必须会的一个点。所谓会用并不代表熟悉。今天以BERTBASE模型为例子，计算其参数量。开始正题：在BERTBASE中：词表的大小是(wordlist)：30522Encoder层个数是(layer)：12词向量的大小(vocabdim)：768文本最大长度(seqlength)：512头个数(multiheadattention)：12FeedForward的两层全链接层神经元
文章目录一、环境二、预训练词向量三、模型1、BiLSTM-不使用预训练字向量-使用预训练字向量2、CRF3、BiLSTM+CRF-不使用预训练词向量-使用预训练词向量4、Bert+BiLSTM+CRF总结一、环境torch==1.10.2transformers==4.16.2其他的缺啥装啥二、预训练词向量在TextCNN文本分类Pytorch文章中，我们的实验结果证实了加入预训练词向量对模型提升效果是有帮助的，因此，在这篇文章中，我也会对比加入预训练词向量前后的结果。NER本质还是对字分类，所以，我们只需要字向量。在这里，我使用了科大讯飞的chinese_wwm_ext_pytorch的中文
文章目录一、环境二、预训练词向量三、模型1、BiLSTM-不使用预训练字向量-使用预训练字向量2、CRF3、BiLSTM+CRF-不使用预训练词向量-使用预训练词向量4、Bert+BiLSTM+CRF总结一、环境torch==1.10.2transformers==4.16.2其他的缺啥装啥二、预训练词向量在TextCNN文本分类Pytorch文章中，我们的实验结果证实了加入预训练词向量对模型提升效果是有帮助的，因此，在这篇文章中，我也会对比加入预训练词向量前后的结果。NER本质还是对字分类，所以，我们只需要字向量。在这里，我使用了科大讯飞的chinese_wwm_ext_pytorch的中文
1VITS模型介绍 VITS（VariationalInferencewithadversariallearningforend-to-endText-to-Speech）是一种结合变分推理（variationalinference）、标准化流（normalizingflows）和对抗训练的高表现力语音合成模型。 VITS模型是韩国科学院在2021年6月提出的，VITS通过隐变量而非频谱串联起来语音合成中的声学模型和声码器，在隐变量上进行随机建模并利用随机时长预测器，提高了合成语音的多样性，输入同样的文本，能够合成不同声调和韵律的语音。 论文地址：VITS
好久没写文章了，终于想起来我有个博客账号系列。。项目已开源在github上。文章已滤敏，一切涉及语言模型名字的内容都以某语言模型代替提示：AI绘画部分建议6G显存以上。cqhttp用于接收群友消息，并回复消息。某语言模型基于这种对话式的语言模型，可以对用户的聊天进行响应。目前已额外支持glm离线模型某语言模型+stablediffusion从用户的聊天信息中提取绘画所需的关键词。SD衍生功能权重更换，VAE更换，Lora查询贴个群友生成的美图stablediffusion图生图功能，与文生图功能一样都是常用功能。某语言模型+vits让用户自己选择最喜欢的动漫或游戏声线，与自己对话深夜故事会系列
一、摘要VITS理论基础：https://github.com/jaywalnut310/vitsVITS工程实现：GitHub-rhasspy/piper:Afast,localneuraltexttospeechsystemVITS一键克隆，中英日三语，Plachtaa/VITS-fast-fine-tuningVITS中文模型，优质，分块流式推理，PlayVoice/vits_chineseVITS歌声转换，多人模型，PlayVoice/so-vits-svc-5.0二、起源2.1VITS-官方版本v1.02021年6月11日VITS论文和代码发布：论文：ConditionalVaria
