一、引言注意力机制是自深度学习快速发展后广泛应用于自然语言处理、统计学习、图像检测、语音识别等领域的核心技术，例如将注意力机制与RNN结合进行图像分类，将注意力机制运用在自然语言处理中提高翻译精度，注意力机制本质上说就是实现信息处理资源的高效分配，例如先关注场景中的一些重点，剩下的不重要的场景可能会被暂时性地忽略，注意力机制能够以高权重去聚焦重要信息，以低权重去忽略不相关的信息，并且还可以不断调整权重，使得在不同的情况下也可以选取重要的信息。其基本网络框架如图所示。注意力机制自提出后，影响了基于深度学习算法的许多人工智能领域的发展。而当前注意力机制已成功地应用于图像处理、自然语言处理和数据预测
一、引言注意力机制是自深度学习快速发展后广泛应用于自然语言处理、统计学习、图像检测、语音识别等领域的核心技术，例如将注意力机制与RNN结合进行图像分类，将注意力机制运用在自然语言处理中提高翻译精度，注意力机制本质上说就是实现信息处理资源的高效分配，例如先关注场景中的一些重点，剩下的不重要的场景可能会被暂时性地忽略，注意力机制能够以高权重去聚焦重要信息，以低权重去忽略不相关的信息，并且还可以不断调整权重，使得在不同的情况下也可以选取重要的信息。其基本网络框架如图所示。注意力机制自提出后，影响了基于深度学习算法的许多人工智能领域的发展。而当前注意力机制已成功地应用于图像处理、自然语言处理和数据预测
文章目录本文内容一、Self-Attention1.1.为什么要使用Self-Attention1.2.直观的感受下Self-Attention1.3.Self-Attenion是如何考虑上下文的1.4.如何计算相关性分数α\alphaα1.5.将α\alphaα归一化1.6.整合上述内容1.7.向量化1.8.dkd_kdk是什么，为什么要除以dk\sqrt{d_k}dk1.9.代码实战：Pytorch定义SelfAttention模型二.MultiHeadAttention2.1MultiHeadAttention理论讲解2.2.Pytorch实现MultiHeadAttention三
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Self-Instruct:使用自生成指令调整语言模型SELF-INSTRUCT介绍实验总结随着大规模语言模型（LLM）的能力范围越来越广，其中涉及到的人工标注需求量快速增长，标注成本也不断提高，因此，一些研究人员尝试提出一种能够让模型自己引导自己生成过程的方法，以解决人工成本对模型能力增强的瓶颈。近日，华盛顿大学等机构联合发表一篇论文《SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelwithSelfGeneratedInstructions》，提出的新框架SELF-INSTRUCT通过引导模型自己的生成过程，提高了预训练语言模型的指令遵循能力。论文地址：https://
Self-Instruct:使用自生成指令调整语言模型SELF-INSTRUCT介绍实验总结随着大规模语言模型（LLM）的能力范围越来越广，其中涉及到的人工标注需求量快速增长，标注成本也不断提高，因此，一些研究人员尝试提出一种能够让模型自己引导自己生成过程的方法，以解决人工成本对模型能力增强的瓶颈。近日，华盛顿大学等机构联合发表一篇论文《SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelwithSelfGeneratedInstructions》，提出的新框架SELF-INSTRUCT通过引导模型自己的生成过程，提高了预训练语言模型的指令遵循能力。论文地址：https://
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
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
