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5.19 Android聊天界面设计
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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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5.11 Transformer模型合成
5.1 项目动力
5.16 聊天模型评估与测试
5.6 数据集预处理与划分
5.18 Android项目初始化
5.2 机器问答技术路线
5.21 客户机与服务器联合测试
5.3 腾讯聊天数据集
5.12 模型结构与参数配置
5.10 定义Transformer解码器
5.7 定义Transformer输入层编码
5.4 Transformer模型解析
5.13 学习率动态调整
【深度学习基本功!启动!】带你手敲Transformer代码之-Embedding篇!-神经网络/pytorch深度学习
在线表格从零构建出Transformer模型,让动手实践变得轻松
6.9 定义BERT模型和RoBERTa模型
6.5 Transformer模型
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6.6 BERT模型
6.7 数据集分析
6.10 训练BERT微调模型
1.10 Web服务器设计
跟着大佬8个小时吃透【Huggingface+BERT+Transformer】,中文模型实战实例讲解datasets类库,不愧是自然语言处理神器!!!
6.4 注意力机制
6.3 词向量
“神经元的死因”原来是学习动力驱动的锅,深探ReLU Transformer中与层相关的激活稀疏模式
窥破大模型,庖丁解牛Transformer
这绝对是全网最适合新手的huggingface教程了吧,NLP预训练模型、BERT中文模型实战示例、transformer类库、datasets类库快速上手!!
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6.11 用BERT微调模型预测
6.2 序列模型与RNN
1.18 XGBoost回归模型
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77、Llama源码讲解之GroupQueryAttention和KV-cache
为什么我的模型就没有办法使用ddp——基于bert做embedding任务 使用ddp进行训练