什么是自然语言处理中的 Transformer 架构?

什么是自然语言处理中的 Transformer 架构?

Word2Vec和GloVe是用于生成词嵌入的技术,这些词嵌入将词表示为连续空间中的密集向量。这些嵌入捕获了单词之间的语义和句法关系,使模型能够更好地理解上下文。

由Google开发的Word2Vec使用神经网络来学习基于语料库中单词共现的嵌入。它有两种主要方法: Skip-Gram,它预测给定目标单词的周围单词,以及连续单词袋 (CBOW),它根据其上下文预测目标单词。例如,“king” 和 “queen” 可能由于它们在句子中的共享上下文而具有类似的嵌入。

GloVe (用于单词表示的全局向量) 将全局单词共现统计与矩阵分解相结合以生成嵌入。与专注于本地上下文窗口的Word2Vec不同,GloVe考虑了语料库中单词的整体分布。这使它能够捕获更广泛的模式,例如比例关系 (“男人: 国王: 女人: 女王”)。

这两种方法都会产生预训练的嵌入,可用于下游NLP任务,如情感分析和分类。现代的转换器已经在很大程度上取代了上下文感知表示的静态嵌入,但Word2Vec和GloVe仍然是基础技术。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
在大型语言模型(LLMs)中,什么是提示工程?
降低llm计算成本的技术包括模型修剪、量化、知识提炼和高效架构设计。修剪删除了不太重要的参数,减少了模型大小以及训练和推理所需的计算次数。例如,基于稀疏性的修剪侧重于仅保留最重要的权重。 量化降低了数值精度,例如使用8位整数而不是32位浮
Read Now
云服务提供商如何处理数据备份?
云服务提供商通过自动化流程、冗余措施和用户可配置选项来处理数据备份。通常,使用云存储服务的企业可以设置定期的自动备份,确保数据定期保存,而无需人工干预。例如,像亚马逊S3这样的服务提供版本控制,保持同一文件的多个副本,因此如果文件被意外删除
Read Now
向量搜索中速度和准确性之间有哪些权衡?
由于所涉及的复杂性和计算成本,在向量搜索中处理高维向量可能是一项具有挑战性的任务。高维向量通常来自文本嵌入,图像特征或机器学习模型中使用的其他数据表示。以下是一些有效管理它们的策略: * 降维: 主成分分析 (PCA) 或t分布随机邻居嵌
Read Now

AI Assistant