上一章我们介绍了不同的指令微调方案,这一章我们介绍如何降低指令数据集的人工标注成本！这样每个人都可以构建自己的专属指令集,哈哈当然我也在造数据集进行时~介绍两种方案SELFInstruct和AutomaticPromptEngineer，前者是基于多样的种子指令，利用大模型的上下文和指令理解能力，以及生成的多样性来Bootstrap生成更多样的指令样本，后者是prompt逆向工程，基于输入和输出，使用LLM来生成和挑选最优的prompt指令。于是我把这两个方法强行组了CP，用APE把原始任务转化成种子指令，再用SELF去扩充，在医学和金融NLP任务上进行了尝试。也在huggingface上用g
目录一、注意力机制和自注意力机制的区别二、引入自注意力机制的目的三、Self-Attention详解3.1单个输出3.2矩阵形式四、Multi-headSelf-attention 五、PositionalEncoding六、Self-Attention和RNN的区别一、注意力机制和自注意力机制的区别Attention机制与Self-Attention机制的区别传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。简单讲就是说Attention机制中的权重的计算需要Target来参与。即在Encoder-Decoder模型中，Attention权值的计算不仅需要E
目录一、注意力机制和自注意力机制的区别二、引入自注意力机制的目的三、Self-Attention详解3.1单个输出3.2矩阵形式四、Multi-headSelf-attention 五、PositionalEncoding六、Self-Attention和RNN的区别一、注意力机制和自注意力机制的区别Attention机制与Self-Attention机制的区别传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。简单讲就是说Attention机制中的权重的计算需要Target来参与。即在Encoder-Decoder模型中，Attention权值的计算不仅需要E
💂作者简介：THUNDER王，一名热爱财税和SAPABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学本科在读，同时任汉硕云（广东）科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中，我通常使用偏后端的开发语言ABAP，SQL进行任务的完成，对SAP企业管理系统，SAPABAP开发和数据库具有较深入的研究。💅文章概要：各位小伙伴们大家好呀！今天继续SAPABAP系列文章的讲解，本节带来的内容是OPENSQL中DML语句的介绍，希望大家喜欢！🤟每日一言：永远年轻，永远热泪盈眶！目录前言DELETE语句介绍 删除单条数据 使用结构体变量删除单条数据 使用WHERE子句删除单条数据 删除多条数据 使用W
💂作者简介：THUNDER王，一名热爱财税和SAPABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学本科在读，同时任汉硕云（广东）科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中，我通常使用偏后端的开发语言ABAP，SQL进行任务的完成，对SAP企业管理系统，SAPABAP开发和数据库具有较深入的研究。💅文章概要：各位小伙伴们大家好呀！今天继续SAPABAP系列文章的讲解，本节带来的内容是OPENSQL中DML语句的介绍，希望大家喜欢！🤟每日一言：永远年轻，永远热泪盈眶！目录前言DELETE语句介绍 删除单条数据 使用结构体变量删除单条数据 使用WHERE子句删除单条数据 删除多条数据 使用W
文章目录注意引言self-attention自注意力机制多头自注意力机制图像中的自注意力机制注意本篇文章参考李宏毅老师的讲课视频，截图均来自老师的PPT，本文是学习笔记。原视频大家可以自行搜索观看引言自注意力机制最初是NLP领域的首先我们了解一下三种任务分类：输出一个句子，可以看作一个序列。1、输入和输出长度一致，每个vector对应一个label假定现在做一个词性分析的任务，就是输入英文句子，给出每个单词的词性2、整个序列对应一个label假定现在做一个语义判断的任务，输出英文句子，给出这个句子的好坏判断。好or不好3、输出长度不确定，由机器决定输出label的长度，这种任务叫做seq2se
文章目录注意引言self-attention自注意力机制多头自注意力机制图像中的自注意力机制注意本篇文章参考李宏毅老师的讲课视频，截图均来自老师的PPT，本文是学习笔记。原视频大家可以自行搜索观看引言自注意力机制最初是NLP领域的首先我们了解一下三种任务分类：输出一个句子，可以看作一个序列。1、输入和输出长度一致，每个vector对应一个label假定现在做一个词性分析的任务，就是输入英文句子，给出每个单词的词性2、整个序列对应一个label假定现在做一个语义判断的任务，输出英文句子，给出这个句子的好坏判断。好or不好3、输出长度不确定，由机器决定输出label的长度，这种任务叫做seq2se
一、论文信息论文信息：DetectingDeepfakeswithSelf-BlendedImages论文/Paper:http://arxiv.org/pdf/2204.08376代码/Code:https://github.com/mapooon/SelfBlendedImages作者团队：会议：CVPR2022-Oral二、动机与创新动机 早期训练集的构造点是基于两种方案：对图片进行模糊处理以模拟生成图片的清晰度下降，以及合成两个图片来制造伪影，以便于学习。然而随着深度伪造技术的进步，清晰度逐渐上升，前者已经不再适用。而后者在低质量数据集上又难以检测伪影，鲁棒性较差。 创新 提出新的
一、论文信息论文信息：DetectingDeepfakeswithSelf-BlendedImages论文/Paper:http://arxiv.org/pdf/2204.08376代码/Code:https://github.com/mapooon/SelfBlendedImages作者团队：会议：CVPR2022-Oral二、动机与创新动机 早期训练集的构造点是基于两种方案：对图片进行模糊处理以模拟生成图片的清晰度下降，以及合成两个图片来制造伪影，以便于学习。然而随着深度伪造技术的进步，清晰度逐渐上升，前者已经不再适用。而后者在低质量数据集上又难以检测伪影，鲁棒性较差。 创新 提出新的
Self-attention有一个进阶的版本,叫做Multi-headSelf-attention,Multi-headSelf-attention,其实今天的使用是非常地广泛的。在LHY2021作业4裡面,助教原来的code4有,Multi-headSelf-attention,它的head的数目是设成2,那刚才助教有给你提示说,把head的数目改少一点改成1,其实就可以过mediumbaseline但并不代表所有的任务,都适合用比较少的head,有一些任务,比如说翻译,比如说语音辨识,其实用比较多的head,你反而可以得到比较好的结果至於需要用多少的head,这个又是另外一个hyperpa
