知识图谱：实体关系抽取与知识图谱嵌入 ? 欢迎来到今天的讲座！ 大家好，我是你们今天的讲师，今天我们要聊的是“知识图谱”这个话题，特别是其中的两个关键技术：实体关系抽取和知识图谱嵌入。这两个技术听起来可能有点高大上，但其实它们就像是我们在日常生活中整理信息的方式，只不过用的是计算机的语言。 1. 什么是知识图谱？ 在我们开始之前，先来简单了解一下什么是知识图谱（Knowledge Graph）。你可以把它想象成一个巨大的“知识网络”，里面包含了各种各样的实体（Entity）和它们之间的关系（Relation）。比如说，你可以在知识图谱中找到“北京”这个城市，它与“中国”之间有一个“属于”的关系，或者“马云”这个人与“阿里巴巴”之间有一个“创立”的关系。 知识图谱的核心就是通过这些实体和关系，构建出一个结构化的知识体系，帮助机器更好地理解世界。而我们今天要讨论的两个技术，正是为了帮助我们从文本中提取这些实体和关系，并将它们嵌入到一个多维空间中，以便进行更高效的查询和推理。 2. 实体关系抽取：从文本中挖掘知识 2.1 什么是实体关系抽取？ 实体关系抽取（Entity Relation E …
多模态学习：文本、图像与音频数据的联合建模
多模态学习：文本、图像与音频数据的联合建模 ? 欢迎来到多模态学习讲座！ 大家好，欢迎来到今天的讲座！今天我们要聊的是一个非常酷炫的技术——多模态学习。简单来说，多模态学习就是让机器能够同时处理多种类型的数据，比如文本、图像和音频。听起来是不是很像我们人类？我们每天都在通过视觉、听觉和语言来感知世界，而多模态学习的目标就是让机器也能做到这一点。 在接下来的时间里，我会带你一起探索如何将文本、图像和音频数据联合建模，帮助机器更好地理解复杂的信息。我们会从基础概念开始，逐步深入到实际的代码实现。准备好了吗？让我们开始吧！? ? 什么是多模态学习？ 首先，我们需要明确一下什么是“多模态”。这里的“模态”指的是不同的数据类型或信息来源。例如： 文本（Text）：我们日常使用的语言，可以是句子、段落或文档。 图像（Image）：视觉信息，比如照片、视频帧等。 音频（Audio）：声音信息，包括语音、音乐、环境音等。 传统的机器学习模型通常只能处理单一模态的数据。比如，自然语言处理（NLP）模型只处理文本，计算机视觉（CV）模型只处理图像，而音频处理模型则专注于声音。然而，现实世界中的信息往往是多 …
参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning）：LoRA、Prefix Tuning 与 Prompt Tuning
参数高效微调：LoRA、Prefix Tuning 与 Prompt Tuning 欢迎来到今天的讲座！? 大家好，今天我们要聊的是一个非常热门的话题——参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning）。在这个领域里，有三个非常有趣的技术：LoRA、Prefix Tuning 和 Prompt Tuning。它们的目标都是在不破坏预训练模型的强大能力的前提下，用尽可能少的参数来实现特定任务的优化。听起来很酷对吧？那我们就开始吧！ 1. 为什么需要参数高效微调？? 想象一下，你有一个巨大的语言模型，比如 GPT-3 或者 BERT，它们拥有数亿甚至数十亿的参数。这些模型在各种自然语言处理任务上表现得非常出色，但问题是，当你想为某个特定的任务进行微调时，直接调整所有参数不仅计算成本高昂，而且可能会导致“灾难性遗忘”——即模型忘记了之前学到的知识。 因此，我们需要一种方法，能够在保持模型原有性能的同时，只调整一小部分参数，甚至不调整任何参数！这就是参数高效微调的意义所在。它不仅能节省计算资源，还能让模型更快地适应新任务。 2. LoRA：低秩自适应 ? 什么是 …
继续阅读“参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning）：LoRA、Prefix Tuning 与 Prompt Tuning”
模型融合（Model Fusion）：加权平均与堆叠融合
模型融合（Model Fusion）：加权平均与堆叠融合 开场白 大家好，欢迎来到今天的讲座！今天我们要聊一聊机器学习中的一个非常有趣的话题——模型融合。你可能已经听说过这个词，但你知道它到底是什么吗？为什么我们需要它？更重要的是，我们该怎么用它？ 想象一下，你正在参加一场厨艺比赛。每个参赛者都有一道拿手菜，但评委们并不知道哪道菜最好吃。为了确保评选结果的公平性和准确性，评委们决定让每位厨师先做一道菜，然后把所有菜品混合在一起，最后再一起品尝。这样，评委们可以综合每个人的优势，做出更准确的判断。 在机器学习中，模型融合就像是这场厨艺比赛的“混合菜品”策略。通过结合多个模型的预测结果，我们可以得到比单个模型更好的性能。今天，我们将重点讨论两种常见的模型融合方法：加权平均和堆叠融合。准备好了吗？让我们开始吧！ 1. 加权平均（Weighted Average） 1.1 什么是加权平均？ 加权平均是一种非常简单且直观的模型融合方法。它的核心思想是：不同模型的预测结果并不是等价的，有些模型可能表现更好，因此我们应该给它们更多的“权重”。换句话说，表现好的模型应该对最终结果有更大的影响。 假设我 …
知识蒸馏（Knowledge Distillation）：教师模型与学生模型
知识蒸馏：教师模型与学生模型的“传帮带” 讲座开场白 大家好！今天我们要聊的是一个非常有趣的话题——知识蒸馏（Knowledge Distillation）。想象一下，你有一个超级聪明的老师，他不仅能解答你所有的疑问，还能把复杂的知识点用最简单的方式教给你。这就是知识蒸馏的核心思想：通过一个强大的“教师模型”来帮助训练一个更小、更快的“学生模型”，让学生模型也能具备教师模型的能力。 听起来是不是很像学校里的“传帮带”？没错，知识蒸馏就像是给机器学习模型找了一个经验丰富的导师，帮助它们更快地成长。接下来，我们一起来看看这个过程是如何实现的，以及它为什么如此重要。 什么是知识蒸馏？ 在传统的机器学习中，我们通常会训练一个大型的、复杂的模型（比如深度神经网络），以获得高精度的预测结果。然而，这样的模型往往计算成本高昂，部署在资源有限的设备上（如手机、嵌入式设备）时，性能会大打折扣。为了解决这个问题，我们可以使用知识蒸馏技术，将大模型的知识“蒸馏”到一个小模型中，使得小模型也能达到接近大模型的性能。 教师模型 vs 学生模型 教师模型：通常是复杂、深度较大的模型，具有较高的准确率。它的任务是提 …
模型剪枝（Pruning）：结构化剪枝与非结构化剪枝
模型剪枝（Pruning）：结构化剪枝与非结构化剪枝 ? 欢迎来到模型剪枝讲座！? 大家好，欢迎来到今天的讲座！今天我们要聊的是一个非常有趣的话题——模型剪枝。你可能听说过这个词，也可能已经在你的项目中用过它。但你知道吗？模型剪枝其实有两种主要的方式：结构化剪枝和非结构化剪枝。这两种方法虽然都叫“剪枝”，但它们的工作方式和应用场景却大不相同。 为了让这个话题更有趣，我会尽量用轻松的语言来解释这些技术概念，并且会穿插一些代码示例和表格，帮助你更好地理解。准备好了吗？我们开始吧！ ? 什么是模型剪枝？ 首先，让我们简单回顾一下什么是模型剪枝。模型剪枝是一种通过移除神经网络中不必要的权重或神经元来减少模型大小和计算量的技术。想象一下，你的神经网络就像一棵树，而剪枝就是把那些不太重要的树枝砍掉，让整棵树更加精简、高效。 剪枝的好处有很多： 减少模型大小：剪枝后的模型占用的内存更少。 加快推理速度：剪枝可以减少计算量，从而加速推理过程。 降低能耗：在移动设备或嵌入式系统上，剪枝可以帮助节省电量。 那么，结构化剪枝和非结构化剪枝有什么区别呢？接下来我们就来详细探讨一下。 ? 结构化剪枝（Struc …
模型量化（Quantization）：INT8 与 FP16 量化技术
模型量化讲座：INT8 与 FP16 的奇妙之旅 ? 大家好，欢迎来到今天的模型量化技术讲座！今天我们将一起探讨两个非常重要的量化技术：INT8 和 FP16。如果你对深度学习模型的性能优化感兴趣，那么你来对地方了！我们不仅会解释这些技术的原理，还会通过代码和表格让你更直观地理解它们。准备好了吗？让我们开始吧！ ? 什么是模型量化？ 在深入讨论 INT8 和 FP16 之前，先简单介绍一下什么是模型量化。量化是指将模型中的权重和激活值从高精度（如 FP32）转换为低精度（如 INT8 或 FP16）。为什么要做这件事呢？主要有两个原因： 节省内存：低精度数据占用的内存更少，这意味着你可以用更少的硬件资源运行更大的模型。 加速推理：低精度运算通常比高精度运算更快，尤其是在专用硬件（如 GPU、TPU）上。 当然，量化并不是免费的午餐，它可能会引入一些精度损失。不过，通过一些技巧，我们可以将这种损失降到最低。接下来，我们就来看看两种常见的量化方式：INT8 和 FP16。 一、INT8 量化：整数世界的魔法 ✨ 1. INT8 是什么？ INT8 表示 8 位整数，范围是 -128 到 1 …
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）：知识库构建与信息检索
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）：知识库构建与信息检索 ? 你好，大家好！欢迎来到今天的讲座 今天我们要聊一聊一个非常酷炫的技术——检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）。简单来说，RAG 是一种结合了信息检索和生成模型的技术，能够让你的 AI 系统不仅会“编故事”，还能从大量的真实数据中找到最相关的答案。听起来是不是很厉害？? 什么是 RAG？ 传统的生成模型（如 GPT、T5 等）通常是基于预训练的语言模型，它们通过学习大量的文本数据来生成自然语言。但是，这些模型有一个问题：它们生成的内容是基于模型内部的记忆，而不是外部的真实世界数据。这就意味着，虽然它们可以生成看似合理的文本，但有时可能会产生错误或不准确的信息。 而 RAG 的出现，就是为了弥补这个不足。它通过引入一个外部知识库，并在生成过程中动态地检索相关信息，确保生成的内容既准确又符合上下文。换句话说，RAG 让你的 AI 不再只是“瞎猜”，而是真正“有理有据”地回答问题。? RAG 的工作原理 RAG 的核心思想其实很简单：先检索， …
上下文学习（In-context Learning）：提示工程与思维链（Chain of Thought）
上下文学习（In-context Learning）：提示工程与思维链（Chain of Thought） 开场白 大家好，欢迎来到今天的讲座！今天我们要聊一聊一个非常热门的话题——上下文学习（In-context Learning）。如果你对大模型、AI对话系统或者自然语言处理感兴趣，那你一定不会陌生。不过，我们今天不仅仅是简单地介绍这个概念，而是要深入探讨两个关键的技术：提示工程（Prompt Engineering） 和 思维链（Chain of Thought, CoT）。这两个技术就像是AI的“魔法棒”，能够让我们更好地控制和引导模型的行为。 为了让这场讲座更加生动有趣，我会尽量用轻松诙谐的语言来解释这些复杂的概念，并且会穿插一些代码示例和表格，帮助你更直观地理解。准备好了吗？让我们开始吧！ 1. 什么是上下文学习？ 首先，我们来回答一个最基本的问题：什么是上下文学习？ 简单来说，上下文学习是指在没有显式微调的情况下，通过给定的输入上下文，让模型根据已有的知识和模式进行推理和生成。换句话说，模型可以根据你提供的“提示”（prompt），在不改变其内部参数的情况下，做出合理的预 …
模型微调（Fine-tuning）：参数高效微调方法综述
模型微调（Fine-tuning）：参数高效微调方法综述 讲座开场：为什么我们需要微调？ 大家好！今天我们要聊一聊模型微调（Fine-tuning），特别是那些“参数高效”的微调方法。想象一下，你有一个超级强大的大模型，比如BERT、GPT-3，或者最近火得一塌糊涂的通义千问。这些模型在通用任务上表现非常出色，但当你想让它们在特定领域或任务上更专业时，直接用它们的效果可能并不理想。这时候，微调就派上用场了！ 微调的核心思想是：我们不需要从头训练一个全新的模型，而是基于现有的预训练模型，通过调整部分参数来适应新的任务。这不仅节省了大量的计算资源，还能快速获得更好的性能。 但是，问题来了：如果你的下游任务数据量很小，或者你没有足够的计算资源，直接微调所有参数可能会导致过拟合，甚至性能下降。因此，近年来出现了许多“参数高效”的微调方法，旨在用更少的参数调整来达到更好的效果。今天我们就来聊聊这些方法。 1. LoRA (Low-Rank Adaptation) 什么是LoRA？ LoRA 是一种非常流行的参数高效微调方法。它的核心思想是：我们不直接微调整个模型的权重，而是只微调一小部分低秩矩阵 …