StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。[NLP]理解大型语言模型高效微调(PEFT)因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降，还能获得和全模型微调（fullfine-tuning）类似的效果。LoRA的原理其实并不复杂，它的核心思想是在原始预训练语言模型旁边增加一个旁路，做一个降维再升维的操作，来模拟所谓
NLP实践——Llama-2多轮对话prompt构建1.问题提出2.prompt的正确形式3.效果测试4.结尾1.问题提出最近，META开源了Llama-2模型，受到了广泛的关注和好评，然而，在官方给的使用说明中，并没有对使用方法进行特别细节的介绍，尤其是对于对话任务，这就给我们在使用时带来了很多困扰。以ChatGLM为例，在执行多轮对话时，需要将历史信息拼接到输入中，以供模型在生成时计算历史token与当前query之间的交互（self-attn）：#ChatGLM中对话prompt的产生： prompt="" fori,(old_query,response)inenumerate(his
文|ZenMoore编|小轶以前我一直以为，主题建模(提取文档的主题词)这种机器学习时代就开始研究的基础工具，现在肯定已经到头了，虽然...有时效果可能不是那么让人满意。但突然看到一则推文：“彻底疯了！不需要预先清洗数据，就能够快速拿到质量难以置信的主题！”“NLP主题模型的未来！”好家伙！让人又爱又恨又离不开的主题模型，终于要升华了吗？！！看了论文之后，恍然大悟，完全没有想到现在主流主题模型的问题竟然出在这么细节的地方：基于密度聚类和基于中心采样(主题词)之间的gap!而且这个问题也竟然可以通过非常简单的方式解决......回顾一下之前的主题建模的方式，可以简单地分成两种：基于词袋的模型：比
文|ZenMoore编|小轶以前我一直以为，主题建模(提取文档的主题词)这种机器学习时代就开始研究的基础工具，现在肯定已经到头了，虽然...有时效果可能不是那么让人满意。但突然看到一则推文：“彻底疯了！不需要预先清洗数据，就能够快速拿到质量难以置信的主题！”“NLP主题模型的未来！”好家伙！让人又爱又恨又离不开的主题模型，终于要升华了吗？！！看了论文之后，恍然大悟，完全没有想到现在主流主题模型的问题竟然出在这么细节的地方：基于密度聚类和基于中心采样(主题词)之间的gap!而且这个问题也竟然可以通过非常简单的方式解决......回顾一下之前的主题建模的方式，可以简单地分成两种：基于词袋的模型：比
最近正在学习chatGPT相关大模型，整理相关资料如下，本文仍在修改中，如有侵权，请联系删除一、相关论文chatGPT-1：ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-TrainingchatGPB-2：LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearnerschatGPT-3:LanguageModelsareFew-ShotLearners二、与chatGPT类似的大模型开源链接模型名称开发者模型介绍介绍资料模型代码链接LLaMAMetaLLaMA:OpenandEfficientFoundationLan
最近正在学习chatGPT相关大模型，整理相关资料如下，本文仍在修改中，如有侵权，请联系删除一、相关论文chatGPT-1：ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-TrainingchatGPB-2：LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearnerschatGPT-3:LanguageModelsareFew-ShotLearners二、与chatGPT类似的大模型开源链接模型名称开发者模型介绍介绍资料模型代码链接LLaMAMetaLLaMA:OpenandEfficientFoundationLan
源码请到：自然语言处理练习:学习自然语言处理时候写的一些代码(gitee.com)一、字符串处理这里是一些自然语言中常用的python字符串操作，python内置无需安装1.1strip函数：去掉首尾特定字符示例：text="abcdef125swr2258abcd"print("base",text)print("strip:",text.strip("")) 1.2rstrip函数和lstrip函数：去掉右边特定字符和去掉左边特定字符示例：print("lstrip:",text.lstrip(""))print("rstrip:",text.rstrip("")) 1.3replace函
一、引言主流的深度学习基础框架有很多：tensorflow、pytorch、paddlepaddle、keras、caffee等等。随着以Bert、GPT系列为代表的NLP预训练语言模型的诞生，对于NLP的语言模型研究走向了大规模预训练之路。在CV领域，随着GAN、DiffusionModel、Transformers与传统CV技术的结合，也逐步走向了大模型之路，DALL·E2的爆炸效果也是基于“大力出奇迹”。在多模态领域，CLIP等模型参数也很大。这似乎预示着，只有“大力出奇迹”才是强人工智能的未来之路。像当下异常火爆的ChatGPT的背后原理则是超大规模模型GPT-3采用STF+RLHF（
一、引言主流的深度学习基础框架有很多：tensorflow、pytorch、paddlepaddle、keras、caffee等等。随着以Bert、GPT系列为代表的NLP预训练语言模型的诞生，对于NLP的语言模型研究走向了大规模预训练之路。在CV领域，随着GAN、DiffusionModel、Transformers与传统CV技术的结合，也逐步走向了大模型之路，DALL·E2的爆炸效果也是基于“大力出奇迹”。在多模态领域，CLIP等模型参数也很大。这似乎预示着，只有“大力出奇迹”才是强人工智能的未来之路。像当下异常火爆的ChatGPT的背后原理则是超大规模模型GPT-3采用STF+RLHF（
目录写在前面1.背景2.Brat的安装与启动3.Brat的运行4.标注配置与标注(1)原始数据文件准备(2)配置文件配置(3)标注(4)中文标签配置(5)标注(6)标注结果5.标注与修正示例视频总结写在前面今天跟大家分享的是 NLP标注工具 Brat 的简单使用。1.背景Brat 所支持的标注任务有：实体识别、实体关系、事件抽取等；当然也可适配到Aspect-BasedSentimentAnalysis即方面级情感分析任务的数据标注，可参考情感分析系列之《利用BRAT进行中文情感分析语料标注》[1]；另外，Brat工具可适配到中文标注场景；需要注意的是其安装环境需要为osx或linux系统或l
