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具体到NLP任务中Delta Tuning可以应用于 Soft Prompt Tuning在基于Transformer的预训练模型中通过添加一组可学习的连续向量软提示来适应特定任务而不仅仅是调整原始模型的所有参数。 Adapter-based Fine-Tuning在预训练模型的每一层插入小型模块适配器仅对这些适配器进行训练以适应新任务而不改变模型原来的主体结构和大部分权重。 Parameter-efficient Fine-Tuning在有限资源条件下只对一小部分关键参数进行优化以实现高效且节省资源的模型微调。
Delta Tuning的主要优势在于能够更好地保留预训练模型学到的通用知识并减少过拟合的风险以及计算资源的需求。 在自然语言处理NLP和深度学习中hidden state隐藏状态通常是指循环神经网络RNNs或者Transformer等模型中在计算过程中产生的内部表示。这些隐藏状态用来捕捉输入序列中的历史信息和上下文依赖。
对于循环神经网络如LSTM、GRU等
隐藏状态是时间步之间传递的关键信息载体。在每个时间步RNN都会根据当前输入和上一时间步的隐藏状态计算出一个新的隐藏状态。这个新的隐藏状态不仅包含了当前时刻的信息还累积了到目前为止整个序列的历史信息。
对于Transformer模型
虽然Transformer不是递归结构但它也有类似的概念——“隐状态”体现在自注意力机制下各层的输出中每一层的隐状态可以看作是对输入序列的多层次、多角度的理解或表征。
在不同的上下文中隐藏状态能够捕获文本序列中的不同模式和特征并被用于下游任务如分类、生成、翻译等。 MLP 是“Multilayer Perceptron”的缩写中文通常翻译为多层感知器或多层神经网络。它是一种前馈神经网络Feedforward Neural Network由多个相互连接的神经元层组成每一层都包含若干个节点或称神经元。在 MLP 中信息从输入层经过一系列隐藏层处理后在输出层产生最终结果。
MLP 的基本结构包括
输入层接收原始特征数据并将其转换成向量形式。隐藏层每个隐藏层中的神经元都会对上一层的输出进行非线性变换这个过程通常涉及加权求和以及一个激活函数如ReLU、sigmoid、tanh等的应用用于引入模型的非线性表达能力。输出层最后一层提供网络的预测结果其节点数量取决于任务类型例如对于分类问题节点数对应类别数目且常常会使用softmax函数来归一化输出概率。
MLPs 通过反向传播算法训练权重参数以最小化预测输出与实际目标之间的差异即损失函数。它们广泛应用于各种机器学习任务包括分类、回归分析及函数逼近等。 在自然语言处理NLP中embedding嵌入或词嵌入是一种将词汇表征为连续向量的技术。这种技术旨在将离散的、高维的词汇转换成低维且稠密的向量形式以便于计算机理解和处理。
具体来说 词嵌入每个单词都被映射到一个固定维度的向量空间中的一个点使得语义相似的词在该空间中的距离较近而不相关的词则相对较远。例如通过训练如Word2Vec、GloVe或FastText等模型可以得到词嵌入。 句子/文档嵌入除了单词级别的嵌入外还可以生成整个句子或文档的向量表示这些通常是基于单词嵌入并通过加权平均、池化操作或者更复杂的深度学习结构如Transformer来计算得出。
词嵌入的主要优势在于它们能够捕捉词汇之间的语义和语法关系从而极大地提升了NLP任务的性能比如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等等。 在自然语言处理NLP的神经网络模型中激活函数activation function是应用于每个神经元上的非线性转换函数。这个函数的作用是引入非线性特性到模型中这对于解决复杂问题如文本分类、语义分析、机器翻译等至关重要因为自然语言本身具有高度的非线性特征。
在一个典型的人工神经元结构中在计算了输入信号与权重的加权和之后这可以看作是模拟生物神经元的多个突触接收到信号后的整合会将该加权和通过一个激活函数来得到神经元的输出值。这个输出值随后被作为下一层神经元的输入。
常见的激活函数包括
Sigmoid输出介于0和1之间常用于二元分类问题的最后一层但其饱和性会导致梯度消失问题。ReLU (Rectified Linear Unit)输出大于0时为线性小于等于0时为0广泛应用于隐藏层缓解了梯度消失的问题。Tanh (双曲正切函数)输出范围在-1至1之间相比Sigmoid有更均匀的梯度分布因此在某些深度学习架构中更为常用。GELU (Gaussian Error Linear Units)近似实现尤其在Transformer等现代NLP模型中表现良好因为它能够保持较好的线性区间的梯度同时引入非线性。
这些激活函数的选择取决于特定任务的需求和模型设计的考量旨在优化模型的学习能力和泛化性能。
在自然语言处理NLP中neuron 通常指的是神经网络模型中的一个计算单元。在深度学习的背景下神经元是对生物神经元的一种抽象模拟其基本工作原理如下 输入层在NLP任务中每个神经元接收来自上一层或原始输入数据的信号对于文本数据而言这些信号可能代表词嵌入、字符特征或其他预处理后的特征。 加权和神经元将接收到的所有信号与对应的权重相乘后求和。例如在NLP任务中词嵌入经过矩阵乘法权重矩阵W得到一个加权和。 激活函数对上述加权和应用非线性激活函数如ReLU、Sigmoid、Tanh等生成该神经元的输出值。激活函数引入了模型的非线性特性使其能够学习并捕获复杂的数据关系。 传播神经元的输出随后作为下一层神经元的输入这一过程不断迭代直至到达输出层最终用于预测任务目标如分类标签、情感得分、翻译结果等。
在NLP的各种深度学习模型中如循环神经网络RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU以及Transformer等神经元是构成整个模型的基础单元通过大量神经元的堆叠和连接模型得以理解和处理复杂的自然语言信息。
