自然语言处理(NLP)中的迁移学习
Transfer Learning in NLP
迁移学习(Transfer Learning)无疑是目前深度学习中的新热点(相对而言)。在计算机视觉领域,它已经应用了一段时间,人们使用经过训练的模型从庞大的ImageNet数据集中学习特征,然后针对较小的数据针对不同的任务对其进行进一步的训练。但是,在NLP中,迁移学习主要限于使用预训练的单词嵌入(这大大改善了基线)。最近,研究人员正在努力将整个模型从一项任务转移到另一项任务,这就是本文的主题。
Sebastian Ruder和Jeremy Howard也许是第一个通过其提出的ULMFiT方法,在NLP中的应用了迁移学习方法,该方法超越了所有最新的文本分类技术。
紧接着,OpenAI 在几个NLP任务上扩大了他们的想法,并超越了SOTA。
在2018年NAACL上,获得最佳论文奖的是介绍ELMo的论文,该论文是一种新的词嵌入技术,与ULMFiT背后的思想非常相似,该技术来自位于UWash的AllenAI和 Luke Zettlemoyer小组的研究人员。
在本文中,我将讨论所有这些新工作以及它们之间的相互关系。让我们从Ruder和Howard的引领潮流的架构开始。
用于文本分类的通用语言模型微调
《Universal Language Model Fine-Tuning for Text Classification》
用于文本分类(或任何其他受监督的NLP任务)的大多数数据集都非常小。这使得训练深度神经网络非常困难,因为深度神经网络倾向于过度拟合这些小的训练数据,并且在实践中不能很好地概括。
在计算机视觉领域,在庞大的ImageNet语料库上对任何模型进行预训练,是近些年的趋势。这比随机初始化好得多,因为该模型可以学习一般的图像特征,然后可以将其用于任何视觉任务(例如字幕或检测)。
Howard和Ruder从这个想法中得到启发,提出了一个bi-LSTM模型,该模型在一般的语言建模(LM)任务上进行训练,然后在文本分类上进行微调。原则上讲,这会很好地执行,因为该模型将能够使用从生成式预训练中获得的语 言语义知识。理想地,可以从任何源任务(source task)S到目标任务(target task)T进行此迁移。作者使用LM作为源任务,因为:
- 它能够捕获语言的长期依赖long-term dependencies
- 它有效地合并了层级hierarchical关系
- 它可以帮助模型学习情绪sentiments
- LM很容易获得大数据语料库
正式地,“ LM引入了一个假设空间H,该假设空间H对于许多其他NLP任务应该是有用的。”
对于体系结构,他们使用当时的SOTA: AWD-LSTM(应该是一个多层的双向LSTM网络,没有注意力模块,详参Salesforce Research的论文中的详细信息)。该模型在WikiText-103语料库上进行了训练。
训练完通用LM后,可以进行一些微调,将其按原样用于多个分类任务。为了进行这种微调和后续分类,作者提出了3种实现技巧。
区分性微调 Discriminative fine tuning:在LM的微调阶段(针对目标任务),不同的学习速率用于不同的层。这样做是因为这些层捕获了不同类型的信息。
斜三角学习率 Slanted triangular learning rates (STLR):学习率首先线性增加,然后在切割后逐渐降低,即“短暂增加 short increase”和“长时间衰减 long decay”。这类似于积极的余弦退火学习策略,现在很流行。
相关文章:
自然语言处理(NLP)中的迁移学习
Transfer Learning in NLP 迁移学习(Transfer Learning)无疑是目前深度学习中的新热点(相对而言)。在计算机视觉领域,它已经应用了一段时间,人们使用经过训练的模型从庞大的ImageNet数据集中学习特征&…...
PLC集成BL121PO网关优化智能电网的远程管理PLC转OPC UA协议
随着工业自动化技术的不断发展,智能电网等复杂系统对于设备之间高效通信的需求日益增加。PLC转OPC UA协议转换网关BL121PO作为一款领先的协议转换设备,通过其独特的设计和功能,为用户提供了高效、安全的PLC接入OPC UA的解决方案。 设备概述 …...
爬虫案例(读书网)
一.我们还是使用简单的bs4库和lxml,使用xpath: 导入下面的库: import requests from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree 我们可以看见它的div和每个书的div框架,这样会观察会快速提高我们的简单爬取能力。 二.实…...
Linux系统编程(五)多线程创建与退出
目录 一、基本知识点二、线程的编译三、 线程相关函数1. 线程的创建(1)整型的传入与接收(2)浮点数的传入与接收(3)字符串的传入与接收(4)结构体的传入与接收 2. 线程的退出3. 线程的…...
计算机毕业设计 | SpringBoot个人博客管理系统(附源码)
1,绪论 1.1 背景调研 在互联网飞速发展的今天,互联网已经成为人们快速获取、发布和传递信息的重要渠道,它在人们政治、经济、生活等各个方面发挥着重要的作用。互联网上发布信息主要是通过网站来实现的,获取信息也是要在互联网中…...
字母的大小写转换
自学python如何成为大佬(目录):https://blog.csdn.net/weixin_67859959/article/details/139049996?spm1001.2014.3001.5501 在Python中,字符串对象提供了lower()方法和upper()方法进行字母的大小写转换,即可用于将大写字母转换为小写字母或者将小写字…...
JTW结构
JTW(JSON Web Token)的结构 在这篇笔记中,我们将了解JTW(JSON Web Token)的结构。我们将看到JTW是如何创建的,令牌的各个部分是什么,以及您如何自己构建和构造JTW。您还将了解一些这种结构的含义,以及使用JTW进行授权时的一些结果优缺点。 基本上,JTW本质上就是一个…...
debian11安装留档@VirtualBox
因为debian12无法安装tpot,所以又把11重新安装一遍,以前的安装文档:安装Debian 11 留档-CSDN博客 下载光盘 华为云地址:https://repo.huaweicloud.com/debian-cd/11.0.0/amd64/iso-cd/ 使用了debian11 教育版,比较有…...
SpringBoot——整合Thymeleaf模板
目录 模板引擎 新建一个SpringBoot项目 pom.xml application.properties Book BookController bookList.html 编辑 项目总结 模板引擎 模板引擎是为了用户界面与业务数据分离而产生的,可以生成特定格式的页面在Java中,主要的模板引擎有JSP&…...
电商推荐系统+电影推荐系统【虚拟机镜像分享】
电商推荐系统电影推荐系统【虚拟机镜像分享】 所有组件部署好的镜像下载(在下面),仅供参考学习。(百度网盘,阿里云盘…) 博主通过学习尚硅谷电商推荐电影推荐项目,将部署好的虚拟机打包成ovf文…...
(函数)判断素数(C语言)
一、运行结果; 二、源代码; # define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS # include <stdio.h>//声明素数判断函数; void prime(int number);int main() {//初始化变量值;int number 0;//获取用户输入的数据;printf(&quo…...
git 学习随笔
git 学习随笔 基本概念 git 对待数据类似快照流的形式而不是类似 cvs 那样的纪录文件随时间逐步积累的差异 git 中所有数据在存储钱都会计算校验和(hash) 三种状态:已提交(committed),已修改(modified),已暂存(staged)。 add…...
【因果推断python】1_因果关系初步1
目录 为什么需要关心因果关系? 回答不同类型的问题 当关联确实是因果时 为什么需要关心因果关系? 首先,您可能想知道:它对我有什么好处?下面的文字就将围绕“它”展开: 回答不同类型的问题 机器学习目…...
(函数)颠倒字符串顺序(C语言)
一、运行结果; 二、源代码; # define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS # include <stdio.h> # include <string.h>//声明颠倒函数; void reverse(char a[]) {//初始化变量值;int i, j;char t;//循环颠倒;for (i 0, j strl…...
自定义数据集上的3D目标检测:使用OpenPCDet训练CenterPointPillar模型
前言 在自动驾驶和机器人领域,3D目标检测是关键技术之一。它能够提供关于周围环境中物体的精确位置和尺寸信息。OpenPCDet是一个基于PyTorch的开源3D目标检测框架,支持多种3D检测网络。在本文中,我们将探讨如何使用OpenPCDet框架和CenterPoi…...
音乐传奇告别之作:《杰作》未解之谜❗❗
坂本龙一的《杰作》不仅是一部音乐会纪录电影,更是他赠予世界的一封深情告别信。 这部影片精心收录了这位音乐巨匠生前最后一场钢琴独奏音乐会的珍贵瞬间, 其中涵盖了《圣诞快乐,劳伦斯先生》、《末代皇帝》、《水》等二十首令人陶醉的经典…...
【Postman接口测试】第四节.Postman接口测试项目实战(上)
文章目录 前言一、项目介绍 1.1 项目界面功能介绍 1.2 项目测试接口介绍 1.3 项目测试接口流程二、HTTP协议三、接口测试中接口规范四、项目合同新增业务介绍 4.1 登录接口调试 4.1 登录接口自动关联 4.1 添加课程接口调试 4.1 上传合同…...
opencv学习备份
2019年3月9日 指针地址向后走 int a[5] {1,100,200,300} int *pa –>*p1 –>*p100 指针移动 –> p0x00000000 内存地址 int a1 int *p&a 指针赋值常量,需要加寻址符号 –>*p1 –>*p CV_8UC1,CV_8UC2,CV_8UC3。 (最后的…...
Unity 中获取调用者方法名
介绍 在 Unity 开发中,有时需要在代码中获取当前方法的调用者方法名,以便进行日志记录、调试等操作。本教程将详细介绍如何使用 C# 中的 StackTrace 类来实现这一功能,并将其封装成一个便捷的工具类,以方便在项目中的任何地方…...
k8s集群中pod的容器资源限制和三种探针
一、资源限制 总结: requests表示创建pod时预留的资源,limits表示pod能够使用资源的最大值。requests值可以被超,limits值不能超过,如果是内存使用超过limits会触发oom然后杀掉进程,如果是cpu超过limits会压缩cpu的使用…...
接口测试中缓存处理策略
在接口测试中,缓存处理策略是一个关键环节,直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性,避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明: 一、缓存处理的核…...
Docker 离线安装指南
参考文章 1、确认操作系统类型及内核版本 Docker依赖于Linux内核的一些特性,不同版本的Docker对内核版本有不同要求。例如,Docker 17.06及之后的版本通常需要Linux内核3.10及以上版本,Docker17.09及更高版本对应Linux内核4.9.x及更高版本。…...
论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)
笔记整理:刘治强,浙江大学硕士生,研究方向为知识图谱表示学习,大语言模型 论文链接:http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议:ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全(KGC)模型通过…...
Java面试专项一-准备篇
一、企业简历筛选规则 一般企业的简历筛选流程:首先由HR先筛选一部分简历后,在将简历给到对应的项目负责人后再进行下一步的操作。 HR如何筛选简历 例如:Boss直聘(招聘方平台) 直接按照条件进行筛选 例如:…...
MySQL账号权限管理指南:安全创建账户与精细授权技巧
在MySQL数据库管理中,合理创建用户账号并分配精确权限是保障数据安全的核心环节。直接使用root账号进行所有操作不仅危险且难以审计操作行为。今天我们来全面解析MySQL账号创建与权限分配的专业方法。 一、为何需要创建独立账号? 最小权限原则…...
【Java学习笔记】BigInteger 和 BigDecimal 类
BigInteger 和 BigDecimal 类 二者共有的常见方法 方法功能add加subtract减multiply乘divide除 注意点:传参类型必须是类对象 一、BigInteger 1. 作用:适合保存比较大的整型数 2. 使用说明 创建BigInteger对象 传入字符串 3. 代码示例 import j…...
接口自动化测试:HttpRunner基础
相关文档 HttpRunner V3.x中文文档 HttpRunner 用户指南 使用HttpRunner 3.x实现接口自动化测试 HttpRunner介绍 HttpRunner 是一个开源的 API 测试工具,支持 HTTP(S)/HTTP2/WebSocket/RPC 等网络协议,涵盖接口测试、性能测试、数字体验监测等测试类型…...
4. TypeScript 类型推断与类型组合
一、类型推断 (一) 什么是类型推断 TypeScript 的类型推断会根据变量、函数返回值、对象和数组的赋值和使用方式,自动确定它们的类型。 这一特性减少了显式类型注解的需要,在保持类型安全的同时简化了代码。通过分析上下文和初始值,TypeSc…...
SpringAI实战:ChatModel智能对话全解
一、引言:Spring AI 与 Chat Model 的核心价值 🚀 在 Java 生态中集成大模型能力,Spring AI 提供了高效的解决方案 🤖。其中 Chat Model 作为核心交互组件,通过标准化接口简化了与大语言模型(LLM࿰…...
LangChain 中的文档加载器(Loader)与文本切分器(Splitter)详解《二》
🧠 LangChain 中 TextSplitter 的使用详解:从基础到进阶(附代码) 一、前言 在处理大规模文本数据时,特别是在构建知识库或进行大模型训练与推理时,文本切分(Text Splitting) 是一个…...
