获得徽章 0
- 多模态（Multimodal）指的是处理和理解来自不同类型的信息源（模态）的一种方法。这些模态可以包括文本、图像、音频、视频等。多模态学习旨在整合这些不同模态的数据，以提高模型在特定任务（如图像识别、情感分析、对话系统等）上的表现。
在多模态学习中，一些常见的 SOTA（State of the Art）模型包括：
1. CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）：由 OpenAI 提出的，用于图像和文本的对比学习。它通过将图像和文本映射到一个共享的嵌入空间中，支持零样本学习任务。
2. ALIGN（A Larger Image and Language Model）：Google 提出的类似于 CLIP 的模型，通过大规模的图像和文本数据进行预训练。
3. ViLT（Vision-and-Language Transformer）：这是一个通过结合视觉和语言信息进行任务的 Transform 架构，能够处理视觉和文本的多模态任务。
4. LAVIS（Language and Vision Integration）：旨在统一视觉和语言的多模态模型，通过简化的接口和强大的性能支持多种任务。
5. Flamingo：DeepMind 提出的多模态模型，特别适用于需要即时学习的任务，能够迅速适应新场景和新任务。
6. UNITER（Universal Image-Text Representation Learning）：这是一个用于视觉和文本任务的综合特征学习模型，通过对比学习的方式进行训练。
7. Flickr30k：针对图像和图像描述的多模态数据集，通过深度学习的方法进行学习和生成。
多模态模型的研究正在迅速发展，新模型和方法不断涌现，适用于包括图像-文本匹配、视频理解、情感分析等多个领域。展开评论点赞 - LLMs 复读机问题（也称为“口头禅问题”）是指大语言模型（Large Language Models, LLMs）在生成文本时，重复或重复似乎没有意义的片段或信息。这种现象可能导致生成的回答显得乏味、无效或缺乏深度。
### 为什么会出现复读机问题？
1. 训练数据的局限性：LLMs 是通过大量文本数据进行训练的，这些数据中可能含有许多重复的内容或相似的主题。当模型接收到输入时，它可能倾向于生成这些常见的、重复的或流行的表达方式。
2. 生成算法的特性：LLMs 通常使用概率分布来生成文本，模型可能会选择那些在训练数据中出现频率较高的短语或句子。这可能导致生成的内容缺乏多样性。
3. 缺乏上下文感知：尽管 LLMs 能够理解上下文，但在一定的情况下，它们可能无法有效地维持对话或文本的连贯性，导致不必要的重复。
4. 解码策略：在生成文本时，所使用的解码策略（例如贪婪搜索、束搜索、温度采样等）会影响生成文本的多样性。当设置较低的温度时，模型更容易产生确定性的输出，从而可能导致重复。
### 解决方法
1. 改进优化算法：通过引入多样性增强机制，如在生成过程中加入惩罚重复的机制，来提高模型输出的多样性。
2. 调整解码策略：使用更高的温度或采用更复杂的解码策略来增加生成文本的随机性。
3. 训练数据的多样化：确保训练数据具有更高的多样性，减少重复内容的影响。
4. 人类反馈和微调：通过与人类用户的交互收集反馈，并对模型进行微调，以提高其生成文本的质量和相关性。
通过理解和解决复读机问题，可以改善 LLMs 的表现，使它们生成更有深度和趣味的文本。展开评论点赞 - 大模型的 Tokenizer 是将原始文本数据转换为模型可以理解的格式的工具。它的实现方法和原理主要包括以下几个方面：
### 一、基本原理
1. Token 的定义：
- Token 是文本的基本单元，可以是单词、字符、子词或其他标记。Tokenizer 的目标是将文本划分为这些基本单元。
2. 词汇表：
- Tokenizer 通常会维护一个词汇表，其中包含所有可能的 Token。每个 Token 通过唯一的 ID 来表示。
### 二、常见实现方法
1. 基于字符的 Tokenizer：
- 直接将文本划分为单个字符。优点是能处理任何语言，但可能导致序列过长，增加计算复杂度。
2. 基于词的 Tokenizer：
- 将文本按照空格或标点划分成单词。简单易懂，但对于未登录词（out-of-vocabulary words）处理不好。
3. 子词 Tokenizer：
- Byte Pair Encoding (BPE)：通过频率统计逐步合并出现频率最高的字符对，生成常用字词。适合处理未登录词。
- WordPiece：类似于 BPE，通过最大化似然估计生成词汇表。
- SentencePiece：无监督训练，基于特定的分词准则，生成词汇，适合多种语言。
### 三、具体实现步骤
1. 训练词汇表：
- 从大量文本数据中学习 Token，统计频率，构建词汇表。
2. 文本预处理：
- 清理和标准化文本，比如小写化、去除标点等。
3. 分词：
- 根据训练好的词汇表和分词算法对新文本进行 Tokenization。
4. 映射到 ID：
- 将每个 Token 转换为对应的 ID，并处理特殊标记（如起始标记、结束标记、填充标记等）。
### 四、总结
Tokenizer 是 NLP 模型输入处理的关键步骤，选择合适的 Tokenization 方法会影响模型的性能和准确度。使用基于子词的 Tokenizer 通常可以在保持信息的同时，减少未登录词的问题，有效提高模型的泛化能力。展开评论点赞 - 协程是编程中的一种更轻量级的异步处理机制，设计出来的目的是为了提升在并发任务处理和资源管理方面的效率。与线程相比，协程具有多个重要的优势。下面是协程的背景以及相对于线程的一些关键优势：
### 1. 背景
- 进程：是操作系统分配资源的基本单位，每个进程都有自己的内存空间。
- 线程：是进程中的一个执行单元，线程之间共享进程的内存和资源。线程切换的开销相对较小，但仍然要涉及操作系统上下文切换的开销。
- 协程：是一种用户态的轻量级线程，通常由语言运行时控制，而不是由操作系统管理。协程通过协作式调度的方式来实现并发。
### 2. 协程相对于线程的好处
1. 轻量级：
- 协程是非常轻量的，每个协程的栈空间通常要比线程小得多，同时数量可以非常庞大，而启动和销毁的成本也比较低。
2. 用户态管理：
- 协程由程序的运行时来管理，而不是由操作系统管理，这使得上下文切换的成本更低。协程的切换不需要触发内核上下文切换。
3. 非阻塞I/O：
- 协程可以通过非阻塞的方式处理I/O操作。通过 *yield* 或 *await* 等机制，可以在等待I/O时让出控制权，提高资源利用率。
4. 简化错误处理和状态管理：
- 协程可以通过简单的控制流来管理状态，代码结构通常比线程回调更清晰，便于维护和调试。
5. 更易于实现协同任务：
- 协程天然适合处理需要协作的任务，比如多个任务在同一上下文中交替执行，而不需要复杂的锁机制。
6. 一致性：
- 协程的使用通常避免了多线程编程中常见的竞争条件和线程安全问题，因为协程是在单线程中执行的（虽然库和框架也可以实现多线程协程调度）。
### 3. 适用场景
协程特别适合于以下情况：
- I/O密集型任务，比如网络请求、文件读写等。
- 需要高并发的服务器应用。
- 需要快速切换的任务，例如游戏开发（物理引擎、场景切换等）。
### 总结
协程为编程提供了一种更高效、易于管理的方式来处理并发任务。尽管线程在一些场合仍然非常重要，但协程由于其轻量性和高效的上下文切换能力，成为现代编程（特别是网络和异步编程）中一个重要的工具。展开评论点赞 - # Multi-query Attention（多查询注意力）
定义：Multi-query Attention 是一种改进的注意力机制，通常在自注意力架构中使用。它的主要特点是将多个查询（Queries）与共享的键（Keys）和值（Values）进行交互。
机制：在 Multi-query Attention 中，有多个查询（Q1, Q2, ..., Qn），但这些查询都共享同一组键（K）和值（V）。这导致在计算注意力时，所有查询利用相同的键和值进行计算，从而减少了计算复杂度和内存消耗。
应用：这种机制在大规模语言模型中尤为有效，因为它可以显著降低计算成本，而不会显著降低模型性能。
# Grouped-query Attention（分组查询注意力）
定义：Grouped-query Attention 是另一种注意力机制，主要是通过将查询分组来进行计算。与 Multi-query Attention 不同，每个组可以有自己的键（K）和值（V），但查询在内部是共享的。
机制：在 Grouped-query Attention 中，查询会被划分为若干组，并且每组内的查询会使用相同的键和值。不同组之间的键和值可能是不同的。这种方式可以减少计算量，同时允许模型在每个组中捕捉不同的信息。
应用：Grouped-query Attention 通常用于需要不同上下文处理的情况，可以在保持较低计算成本的同时，实现更好的灵活性和表现。
### 主要区别
1. 共享键和值：
- Multi-query Attention 使用共享的键和值，所有查询共享同样的 K 和 V。
- Grouped-query Attention 则可以为不同的查询组指定不同的 K 和 V。
2. 灵活性和计算成本：
- Multi-query Attention 在计算上更高效，适合多个相似特征的查询任务。
- Grouped-query Attention 财力相对较高，灵活性更强，可以更好地处理不同类型的查询，通过分组策略来增强模型的表现。
3. 上下文处理：
- Multi-query Attention 更适合处理差异不大的上下文。
- Grouped-query Attention 提供了处理复杂上下文的能力，通过分组来管理不同的查询上下文。展开1点赞 - “prefix LM”和“causal LM”是两种不同的语言模型架构或应用方式。它们有不同的目标和使用场景，以下是它们的主要区别：
### 1. Causal LM（因果语言模型）
定义：
- 因果语言模型是一种自回归模型，通常使用在语言生成任务中。它仅根据先前的单词生成下一个单词。
机制：
- 在因果模型中，为了生成某个词，它只利用之前的（或左侧的）上下文，而不能查看未来的（或右侧的）词。公式上可以表示为：\( P(x_t | x_1, x_2, ..., x_{t-1}) \)。
应用：
- 主要用于文本生成、对话生成等任务。例如，GPT系列模型就是基于因果语言模型架构。
### 2. Prefix LM（前缀语言模型）
定义：
- 前缀语言模型是一种特定的生成方式，它在生成文本时利用给定的“前缀”来引导模型生成接下来的文本。
机制：
- 在生成过程中，前缀可以是已经给定的一段文本或上下文。模型在生成新词时将考虑这个前缀，以保证生成结果与上下文的相关性。有些前缀语言模型允许对前缀进行部分更新，从而生成与修订前缀相关的新文本。
应用：
- 适用于更复杂的生成任务，例如，中国会话系统、个性化文本生成，与某一特定上下文相关的内容创作等。
### 总结
- 因果语言模型（Causal LM）：自回归、仅根据先前的上下文进行生成，适合大多数文本生成任务。
- 前缀语言模型（Prefix LM）：以特定前缀为基础进行文本生成，更加灵活可以有效结合上下文。
这两种技术可以结合使用，例如，在一个因果语言模型的架构中使用特定的前缀来增强生成内容的相关性和质量。展开评论点赞 - 在大语言模型（LLM）的发展中，许多模型采用了“Decoder Only”的架构，而不是传统的“Encoder-Decoder”架构。以下是原因和原理的详细解析：
### 原理
1. Decoder Only架构：
- 在“Decoder Only”架构中，模型主要由自回归的解码器组成，输入的是前面的词（或标记），模型通过这些上下文信息逐步生成下一个词。这种方式强调了条件生成的能力，即在给定上下文的情况下，生成与之相关的词。
2. Encoder-Decoder架构：
- 这种结构通常包括一个编码器和一个解码器，编码器首先处理输入数据并生成上下文表示，然后解码器基于这一表示生成输出。这种架构通常用于机器翻译等任务。
### 好处
1. 简化模型架构：
- “Decoder Only”模型减少了架构的复杂性，只需要关注自回归生成 tasks，而不需要 separately 处理编码和解码过程。开发和实现更简单，训练与推理都更高效。
2. 有效的上下文处理：
- 在“Decoder Only”架构中，模型能够轻松处理长上下文，因为它能够在生成每个新词时使用所有先前生成的上下文。这种设计特别适合长文本生成、对话系统等任务。
3. 自适应能力：
- 自回归生成的方式允许模型灵活适应多种任务，只需调整生成策略即可。这与编码-解码策略相比，具有更强的通用性。
4. 大规模预训练：
- 许多“Decoder Only”模型（如GPT系列）采用了大规模无监督预训练，具备强大的知识迁移能力。通过在大量文本上进行训练，这些模型能良好捕捉语言的结构和上下文关系，从而提高生成效果。
5. 实用性和成功案例：
- 实际应用中，“Decoder Only”模型（例如GPT-3和ChatGPT等）在文本生成任务上取得了显著的成功和应用效果，这使得学界和工业界普遍倾向于使用这种架构。
### 总结
“Decoder Only”架构在简化设计、处理上下文和适应性方面带来了显著优势，使其在语言生成任务中表现优异。相比于传统的“Encoder-Decoder”架构，这种方法使模型更易于训练和应用，并且在许多现实场景中得到了良好的验证。展开赞过
评论1 - 提示校准（Prompt Calibration）是优化语言模型在特定任务或上下文中的表现的一种方法。通过对输入提示的调整，可以提升模型生成文本的质量和相关性。以下是提示校准的主要步骤和能力：
### 主要步骤
1. 明确任务目标：
- 理解要完成的特定任务（例如文本生成、问答、摘要等）。
- 确定输出的格式、风格和信息需求。
2. 初始提示设计：
- 编写初始的提示或请求，确保向模型传达任务的核心信息。
- 试验不同的提示形式，以找到最有效的表达。
3. 生成输出与评估：
- 使用初始提示进行模型调用，生成输出。
- 评估生成结果的质量，包括相关性、准确性和连贯性。
4. 调整与优化提示：
- 根据生成的输出评估结果，微调提示的措辞、格式和结构。
- 可以尝试不同的提示策略，如提供更多上下文、例子或指示。
5. 迭代过程：
- 重复步骤3和4，持续进行调整，直到达到预期效果。
- 记录每次调整的结果，帮助理解哪些变化有效。
6. 最终验证：
- 在多个样本或任务上测试最终的提示，以确保其稳定性和可靠性。
- 比较不同提示的表现，选择最佳方案。
### 主要能力
- 上下文理解：
- 提示校准提升了模型理解特定上下文的能力，能够更好地捕捉用户意图。
- 多样性和创造力：
- 优化后的提示可以引导模型产生更加多样化的响应，提升创造性表达的质量。
- 准确性：
- 经过校准的提示能提高模型在特定领域或任务上的回答准确性，减少误解。
- 减少偏差：
- 通过微调提示，可以降低模型输出中的潜在偏差，促进更客观的信息生成。
- 灵活性：
- 提示校准使得模型能够适应不同类型的任务和用户需求，增强模型的通用性。
### 总结
提示校准是提升语言模型在特定应用场景中表现的重要方法。通过细致的设计、迭代和验证，可以显著改善模型的生成质量和符合度，使其更好地服务于用户的具体需求。展开赞过 11 - GPT系列模型自发布以来的多个版本的演进。
1. GPT-1 (OpenAI Transformer)：
- 发布时间：2018年
- 模型结构：基于标准的Transformer解码器结构，具有12层、12个注意力头，隐藏层大小为768。
- 训练数据：使用BooksCorpus数据集，这是一部包含大量英语书籍文本的数据集。
- 预训练目标：自回归语言建模，即预测给定词序列中下一个词的概率。
- 创新点：首次展示了在文本生成任务中的强大性能，引发了对大规模预训练模型的广泛关注。
2. GPT-2：
- 发布时间：2019年
- 模型结构：显著扩展，最初发布的版本有1.5亿参数，最终型号包含15亿参数，具有48层、160个注意力头，隐藏层大小为1600。
- 训练数据：使用WebText数据集，包含800万个网页文本，数据来源更广泛。
- 预训练目标：同样使用自回归语言建模，但由于模型和数据集大幅扩展，生成文本的质量和连贯性显著提升。
- 创新点：展示出强大的文本生成能力，生成的文本在流畅性和一致性上接近人类水平，引发大量讨论和关注。
3. GPT-3：
- 发布时间：2020年
- 模型结构：参数规模巨增，有多个版本，最大版本为参数量达到1750亿，具有96层、96个注意力头，隐藏层大小为12288。
- 训练数据：数据集更加多样化和庞大，包含Common Crawl、文献、代码以及其他多种来源的大规模数据。
- 预训练目标：继续使用自回归语言建模。
- 创新点：引入了少样本学习能力。GPT-3只需少量样本甚至是零样本情况下就能完成各种任务，极大拓宽了模型的应用场景。它还展示了在多种任务上的优异表现，包括语言翻译、问答、代码生成等。
4. GPT-4：
- 发布时间：2023年
- 模型结构：具体结构参数未公开，但预计比GPT-3更加庞大和复杂，具有更高参数量。
- 训练数据：使用了更多元和更大规模的数据集，覆盖更多领域和知识。
- 预训练目标：继续采用自回归语言建模，并可能加入更多优化和创新技术，提高模型生成和理解能力。
- 创新点：进一步提高了模型的推理能力、多任务处理能力以及生成文本的准确性和连贯性。展开评论点赞 - GPT（Generative Pre-trained Transformer）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）都是由Transformer架构衍生出来的模型，但它们在设计思路和应用场景上有显著区别。
1. **模型结构**：
- **GPT**：主要是一个基于解码器堆叠（Decoder Stack）的Transformer模型，适用于生成任务（生成文本）。GPT是单向的，即只能从左到右读取文本。
- **BERT**：使用的是编码器堆叠（Encoder Stack），是一个双向模型，可以同时从左右两侧读取文本并考虑整个上下文。BERT在预训练时会随机遮盖掉一些单词，然后让模型去预测这些被遮盖的单词（Masked Language Model）。
2. **预训练目标**：
- **GPT**：通过语言模型的方式进行预训练，目标是最大化从前面的词预测下一个词的概率（自回归语言模型）。
- **BERT**：采用的是Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。MLM是让模型预测随机遮盖的词，而NSP是判断两句子是否前后接续。
3. **应用场景**：
- **GPT**：更多用于生成任务，比如文本生成、对话系统、自动补全等。
- **BERT**：因为其双向性和对整个句子的理解，更适用于需要深度文本理解的任务，比如分类、命名实体识别、阅读理解等。
4. **灵活性**：
- **GPT**：由于其解码器的性质，更灵活地应用于生成式任务，可以处理不定长的输出。
- **BERT**：更多用于判别式任务（discriminative tasks），需要结合具体的下游任务进行微调。
总体来说，GPT和BERT都充分利用了Transformer架构的优势，但着眼点不同，一个在文本生成上表现突出，另一个在文本理解上更有优势。展开评论点赞