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5.13 学习率动态调整
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原书信息:清华大学出版社-图书详情-《TensorFlow+Android经典模型从理论到实战(微课视频版)》 http://www.tup.tsinghua.edu.cn/booksCenter/book_09703501.html 第5章 Transformer与人机畅聊 当你读完第5章时,你应该能够: l 理解机器是如何学习说话和学会说话的。 l 理解机器问答的技术路线。 l 理解机器问答语言模型及评价方法。 l 理解Transformer模型的原理与方法。 l 理解Transformer独特的注意力机制。 l 理解Transformer模型的定义与训练。 l 实战基于腾讯聊天数据集+Transformer的聊天机器人设计。 l 实战基于Web API的聊天服务器设计。 l 实战Android版人机畅聊客户机设计。 5.1 项目动力 机器视觉与自然语言处理是人工智能的两大热点领域。对于机器视觉学习,学生较容易入门,但对于自然语言的处理,特别是对于机器翻译、机器问答、人机聊天等应用的理解与学习,难度较高。究其原因,学生往往很难独立去完成一个上述自然语言处理项目,一旦缺少了亲力亲为的实战体验,理论不能与实践紧密结合,不能相互印证,那么对理论的掌握往往就是空中楼阁。 本章案例将带领读者从零起步,以Transformer为建模基础,在腾讯发布的中文聊天数据集上,训练出一款会聊天的机器人程序。聊天机器人除了不知疲倦、有求必应、一对多并发服务的优点外,聊天机器人的未来将兼具多种风格,例如:滔滔不绝的机器人、激情演讲的机器人,能做灵魂触碰的机器人、能心有灵犀的机器人、能聊出思想火花的机器人、能与你一起头脑风暴的机器人、能自我学习提高的机器人… 总之,具备强大语言能力的机器人,具备思想能力的机器人,正沿着人类追求的航向,奋力前行。
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5.6 数据集预处理与划分
5.22 小结
5.14 模型训练过程
5.16 聊天模型评估与测试
5.8 定义Transformer注意力机制
5.1 项目动力
我在B站上名校!2024最新清华【AI大模型】公开课,刘知远团队带你从入门到实战,目前B站最系统的公开课教程!!!
5.11 Transformer模型合成
5.12 模型结构与参数配置
5.5 机器人项目初始化
5.7 定义Transformer输入层编码
5.21 客户机与服务器联合测试
5.4 Transformer模型解析
5.2 机器问答技术路线
5.9 定义Transformer编码器
【全300集】清华大学2024版Transformer教程!入门到进阶,全程干货讲解!拿走不谢!(神经网络/NLP/深度学习/BERT/大模型/GPT/RNN)
自注意力机制
6.7 数据集分析
1.10 Web服务器设计
6.11 用BERT微调模型预测
6.4 注意力机制
5.2 项目概要设计
注意力机制魔改新思路: 窗口注意力速度提升210倍,刷新SOTA!10种创新思路
6.5 Transformer模型
6.9 定义BERT模型和RoBERTa模型
6.8 F1分数
6.1 Google开放域数据集
Transformer与人机畅聊--智联世界,生成未来
5.1 环境准备
5.17 小结
5.15 分类预测
4分钟搭建一个 Vue3+Python3+Flask+SocketIO 即时在线多人聊天室
2.4 数据包解析
机器是如何学习并学会说话的?
6.18 小结
给大模型新人的经验,刷到少走3年弯路!
【手把手带你实战HuggingFace】 自然语言处理必备神器Huggingface系列实战/NLP/文本处理/BERT/GPT/Transforme/知识图谱
1.15 第一个服务器程序
4.1 数据集简介
终于找到了这个逐行解读代码的网站!全网近百万大学生研究生收藏!github标星超55.6k!----机器学习/深度学习/CV/NLP