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政务中心网站建设方案,天津做网站企业,个人注册公司网站空间,用excel做网站Q9#xff1a;大模型的分词器和传统的中文分词有什么区别#xff1f;对于一个指定的词表#xff0c;一句话是不是只有一种唯一的分词方式#xff1f; 传统的中文分词#xff0c;是根据语法和语义规则#xff0c;将连续的汉字序列切分成有意义的、独立的词汇单位。 使用字…Q9大模型的分词器和传统的中文分词有什么区别对于一个指定的词表一句话是不是只有一种唯一的分词方式传统的中文分词是根据语法和语义规则将连续的汉字序列切分成有意义的、独立的词汇单位。使用字典匹配、统计模型、深度学习等方法严重依赖预定义的词典和人工标注的分词语料。大模型分词将文本高效、无歧义地转换为模型可处理的数字ID。不关心切分出的单元是否是一个词只关心它是否是数据中常见的、有统计意义的子词单元。主要使用WordPiece、 Unigram、字节对编码等子词切分算法从训练语料中自动学习一个词表不依赖人工词典。Q10为什么传统BM25检索对中文分词的质量很敏感而大模型对分词器的选取不敏感BM25是一种用来计算搜索关键词和文档之间相关性的算法。它帮搜索引擎在海量文档中快速找出并排序那些最相关的文档。它的成功严重依赖于一个基本假设如果关键词与文档是相关的那么它们应该包含一些相同的、重要的词。而大模型对分词器的选取不敏感1大模型不是通过表面的字符串匹配来判断相关性而是通过深层的语义表示。模型的注意力机制会同时关注输入序列中的所有Token并为其生成一个融合了上下文的向量表示。2大模型的分词器本身就是子词级别的本身就降低了OOV问题Out-Of-Vocabulary即未登录词问题3大模型拥有数十亿甚至万亿的参数并在海量数据上进行了训练。在这个过程中它已经见识过同一个概念被以多种不同的分词方式呈现的情况。因此它对分词的一些细微变化不那么敏感因为它有强大的能力进行内部校准和语义消歧。Q11GPT-4、Llama等现代大模型采用的字节级BPE分词器相比传统的BPE分词器有什么优点传统的的BPE分词器通常在字符级别或预处理后的单词级别上运行。它有一个核心问题它只能处理训练时见过的字符。对于训练语料中未出现过的字符、表情符号、其他语言的文字或任何新的符号它完全无法处理。另外传统BPE在处理多语言混合文本时词表分配会非常不均衡。高频语言如英语会占据大量词表空间而低频语言的字符可能因为出现次数少而无法形成有效的子词。字节级BPE的核心优点1任何可以用UTF-8编码的文本字节级BPE分词器都能处理实现真正的“零OOV”2字节级BPE在语言在起点上都是平等的模型可以更公平地在不同语言间共享字节级的子词单元。Q12国内预训练的大模型与海外模型相比是如何做到用相对更少的词元表达中文语料的通过以下三个方向1词表优化扩充中文字符与子词尝试利用汉字本身的字形和部首信息构建更细粒度的词表2创新与改进分词算法采用字节级BPE3注重中文训练数据与策略采用大规模中文预训练Q13大模型是如何区分聊天历史中用户说的话和AI说的话的在大模型训练过程中它被喂入了大量带有特定格式的对话数据这些数据通常包含明确的角色标识。因此模型学会了一种模式当输入文本以某种特定结构呈现时它就应该以对应的角色身份来回应。例如OpenAI的通用格式如下•system设定AI的助手角色和背景、行为准则。这是对话的“初始设定”。•user代表用户说的话。•assistant代表AI模型之前的历史回复。Q14大模型做工具调用的时候输出的工具调用参数是如何与文本回复区分开来的1结构化输出格式最常用的方法模型被训练成输出特定的结构化格式。2特殊标记分隔使用明确的开始和结束标记来标识工具调用部分3基于训练的策略在训练阶段通过特定的格式教导模型在输入阶段包含工具描述和用户问题在输出阶段要求遵循特定格式区分文本和工具调用Q15使用什么数据作为“句子”的等价物如何将用户行为融入嵌入模型在自然语言处理中一个“句子”是一个有序的单词序列它表达了一个连贯的语义概念。要将这个思想迁移到其他领域我们需要找到一种结构上类似“句子”的数据单元。这个数据单元应该由一系列离散的“事件”或“物品” 按时间顺序或逻辑顺序排列而成。为什么序列这么重要•上下文信息就像句子中“国王”和“王后”经常出现在相似语境中一样商品“手机”和“手机壳”也经常在同一个购物会话中出现。模型能学到这种共现关系。•顺序信息顺序蕴含了偏好和意图的演变。用户先看相机再看镜头与先看镜头再看相机可能代表了不同的意图强度或知识水平。有了“句子”就可以用各种模型来学习嵌入。融入用户行为的方式主要有以下几种策略从简单到复杂策略一直接学习物品嵌入•如何融入行为1将每个用户的行为序列如上文的“句子”作为训练样本。2模型的目标是给定序列中的一个目标物品预测其上下文物品•结果通过这种方式模型学习到的物品嵌入向量天然就编码了所有用户群体的集体行为模式。•优点简单高效•缺点无法体现个性化策略二学习用户和物品的联合嵌入• 如何融入行为1用户模型输入是用户的特征如历史交互物品的ID、人口统计学信息等。输出是用户嵌入向量。2物品模型输入是物品的特征如物品ID、类别、标签等。输出是物品嵌入向量。3训练目标让正样本用户实际交互过的物品的用户向量和物品向量在向量空间中的点积或余弦相似度尽可能大让负样本用户未交互过的物品的点积尽可能小。•结果模型同时学到了用户的兴趣嵌入和物品的属性嵌入。推荐时只需计算目标用户向量与所有候选物品向量的相似度取最高的即可。•优点实现了真正的个性化推荐•缺点需要明确的负样本且对于新用户冷启动问题较大。策略三使用序列模型动态捕捉用户兴趣•如何融入行为1将用户的行为序列按时间排序直接输入模型中2模型的最终隐藏状态或者最后一个位置的输出就代表了这个用户当前的兴趣状态向量。3训练目标通常是预测用户下一个会交互的物品•结果用户嵌入不再是固定的而是根据其最近的行为历史动态生成的。它能更好地反映用户的即时意图。•优点能捕捉兴趣的动态变化和长期依赖关系非常适合会话式推荐。•缺点 计算成本更高需要更长的序列数据。策略四通过对比学习利用更丰富的行为信号•数据增强从一个用户序列中通过掩码、裁剪、重排等方式创建两个不同的样本序列这两个被增强的序列称为一个正样本对•训练目标通过编码器如Transformer将这两个序列映射为两个向量然后通过一个对比损失函数让正样本对的向量相互靠近而与其他用户序列的向量负样本相互远离。•结果模型学会了如何忽略噪声和无关行为提取出用户序列中最核心、最稳定的兴趣表示。它非常擅长利用大量的无标签用户行为数据。•优点对数据噪声更鲁棒能学习到非常高质量的嵌入•缺点模型设计和训练过程更复杂。Q16word2vec的训练过程中负例的作用是什么1提供对比信号正例告诉模型哪些词应该相似负例告诉模型哪些词应该不相似2降低计算成本。提供了好与坏的相对性避免对所有像本进行筛查3构建有效训练目标将多分类问题转化为二分类Q17传统的静态词嵌入如word2vec与大模型产生的与上下文相关的嵌入相比有什么区别有了与上下文相关的嵌入静态词嵌入还有什么价值区别1无论上下文如何静态词嵌入只有一个向量而上下文相关嵌入根据上下文有不同的向量2上下文嵌入可以处理一词多义3静态词嵌入训练目标是预测相邻词语而上下文嵌入旨在理解全局语义关系尽管上下文嵌入更强大但静态词嵌入在以下场景中仍有不可替代的价值1资源有限时候尝试轻量级解决方案2特定领域专业化词语专业领域术语关系更准确歧义少3易于可视化与分析4作为大模型的补充输入静态嵌入提供词汇级语义上下文嵌入提供句子级语义Q18与上下文相关的嵌入是如何解决一词多义问题的如技术语境下英文token可能表示词元、代币、令牌与静态词向量不同上下文嵌入是动态生成的。同一个词在不同的句子中会产生完全不同的向量表示。模型根据计算出的注意力权重将所有上下文词的信息加权求和并聚合在[token]的表示中。经过多层Transformer的处理后不同句子中的[token]向量中不同的语义会被不断加强。Q19在word2vec等词嵌入空间中存在king - man woman ≈ queen的现象这是为什么大模型的词元嵌入空间是否也有类似的属性这个这个现象被称为“词汇类比”或“语义向量运算”。字面意思理解就是“国王减去男人加上女人等于王后”。“国王” 的核心属性之一是“男性统治者”。所以从“国王”的向量中减去“男人”的向量在某种意义上是在剥离“男性”这个属性得到一个关于“统治者”或“君主”的核心概念向量。当我们把这个“统治者”的核心概念再加上“女性”这个属性自然就得到了“女性统治者”的概念也就是“王后”。以上内容之所以成立是因为“国王”和“王后”出现的上下文非常相似都与“皇室”、“统治”、“国家”等词共现。它们的主要区别就在于性别而“男人”和“女人”的向量恰好编码了这种性别差异。Word2vec 的嵌入空间不仅编码了词语的相似性还编码了词语之间多种多样的关系如性别、动词时态、国家-首都等这些关系可以被建模为向量空间中的线性平移。大模型的词元嵌入空间也有类似的属性但更复杂、更隐晦并且通常不像 Word2vec 那样以纯粹的线性方式呈现。感兴趣的可以尝试自己和大模型对话尝试输入一下这些公式。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发