【NLP自然语言处理】NLP中的常用预训练AI模型
学习目标 了解当下NLP中流行的预训练模型 掌握如何加载和使用预训练模型 当下NLP中流行的预训练模型 在自然语言处理（NLP）领域，预训练AI模型已成为推动技术发展的重要力量。这些模型通过在大量数据集上进行预先训练，学习到了语言的通用特征或知识表示，进而可以应用于各种具体的NLP任务。 以下是一些常用的NLP预训...
【NLP】Datawhale-AI夏令营Day10打卡：微调ChatGLM2-6B
1. 学习内容AI夏令营第三期–基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛教程今天学习的是任务三：进阶实践 - 大模型方法微调方法介绍1️⃣ LoRA（Low-Rank Adaptation）：基本思想是对模型的一部分进行低秩适应，即找到并优化那些对特定任务最重要的部分。也就是冻结预训练好的模型权重参数，在冻结原模型参数的情况下，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....
【NLP】Datawhale-AI夏令营Day8-10打卡：大模型基础Transformer
概要在编码器(encoder)和解码器(decoder)之间一般采用CNN或者RNN，而本研究提出了一种简单的仅仅基于注意力机制的架构——Transformer，主要用于机器翻译上面。Transformer是一种完全基于注意力的序列转录模型，它用 多头自注意力(multi-headed self-attention) 取代了编码器-解码器架构中最常用的循环层。Transformer, a seq....
【NLP】Datawhale-AI夏令营Day6-7打卡：大模型
1. 学习内容AI夏令营第三期–基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛教程✅ 大模型的概念语言本质上是一个错综复杂的人类表达系统，受到语法规则的约束。因此，开发能够理解和精通语言的强大 AI 算法面临着巨大挑战。过去二十年，语言建模方法被广泛用于语言理解和生成，包括统计语言模型和神经语言模型。近些年，研究人员通过在大规模语料库上预训练 Transformer 模型产生了预训练语言模型（PLMs....
【NLP】Datawhale-AI夏令营Day5打卡：预训练模型
1. 学习内容AI夏令营第三期–基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛教程✅ 预训练模型✒️ 预训练模型是人工智能发展的重要里程碑。✒️ 预训练模型(Pretrained Language Model) 指在大规模数据集上进行的无监督学习，通过学习数据中的潜在结构和规律，生成一种通用的语言表示能力。这种语言表示能力可以被用于各种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。使用预训练....
【NLP】Datawhale-AI夏令营Day4打卡：预训练+微调范式
1. 学习内容AI夏令营第三期–基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛教程✅ Bert - 预训练+微调范式✏️：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的意思是基于双向Transformer的编码器表示，BERT的核心思想是使用双向Transformer来编码文本数据，从而获得文本中每个词的上下文相关的向量表示....
【NLP】Datawhale-AI夏令营Day3打卡：Bert模型
1. 学习内容AI夏令营第三期–基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛教程1.1 文本分类的两种实现思路✅ 特征提取 + 机器学习：数据预处理： 首先，对文本数据进行预处理，包括文本清洗（如去除特殊字符、标点符号）、分词等操作。可以使用常见的NLP工具包（如NLTK或spaCy）来辅助进行预处理。特征提取： 使用TF-IDF（词频-逆文档频率）或BOW（词袋模型）方法将文本转换为向量表示。TF....
【NLP】Datawhale-AI夏令营Day2打卡：数据分析
昨天学习了Python 数据分析相关的库（pandas和sklearn），文本特征提取的方法（基于TF-IDF提取和基于BOW提取，以及停用词的用法），划分数据集的方法，以及机器学习的模型。1. 学习内容AI夏令营第三期–基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛教程1.1 数据探索数据探索性分析，是通过了解数据集，了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的关系，对已有数据在尽量少的先验假设下通过....
【NLP】Datawhale-AI夏令营Day1打卡：文本特征提取
1. 学习内容AI夏令营第三期–基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛教程1.1 库本次项目主要会用到 pandas 和 scikit-learn 库。✅ pandaspandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Mi....
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