线性探针：揭示深度学习模型内部表征的线性可分性 大家好！今天我们来深入探讨一个在深度学习领域非常重要的概念：线性探针（Linear Probe）。线性探针是一种用于分析神经网络内部表征的方法，它通过在冻结的神经网络层上训练一个简单的线性分类器，来评估该层表征的线性可分性。理解线性探针的原理和应用，对于诊断模型性能、理解模型学习到的特征以及进行迁移学习都非常有帮助。 什么是线性可分性？ 在深入线性探针之前，我们需要明确什么是线性可分性。简单来说，如果我们可以通过一个线性决策边界（例如，二维空间中的直线，三维空间中的平面，更高维度空间中的超平面）将不同类别的数据点完美地分开，那么我们就说这些数据是线性可分的。 举个例子，考虑一个二分类问题，数据点分布在二维平面上。如果所有类别A的点都位于直线的一侧，而所有类别B的点都位于直线的另一侧，那么这些点就是线性可分的。反之，如果类别A和类别B的点交织在一起，无法找到一条直线将它们完全分开，那么这些点就不是线性可分的。 线性探针的工作原理 线性探针的核心思想是：如果一个神经网络层学习到的表征是线性可分的，那么我们应该能够通过一个简单的线性分类器，仅基 …
无分类器指导（CFG）在LLM中的应用：通过负向提示词（Negative Prompt）增强生成约束
无分类器指导（CFG）在LLM 中的应用：通过负向提示词增强生成约束 大家好，今天我们来深入探讨无分类器指导（Classifier-Free Guidance，CFG）这一技术在大型语言模型（LLM）中的应用，重点聚焦于如何利用负向提示词（Negative Prompt）来增强生成内容的约束力，从而获得更符合期望、更高质量的输出。 1. 什么是无分类器指导（CFG）？ 在深入研究负向提示词之前，我们需要先理解 CFG 的基本原理。CFG 是一种条件生成技术，最初应用于扩散模型（Diffusion Models），后来被成功引入到 LLM 领域。它的核心思想是在训练过程中，模型同时学习条件概率分布 p(x|y) 和无条件概率分布 p(x)，其中 x 代表生成内容，y 代表条件（例如，提示词）。 在推理阶段，CFG 通过插值这两个概率分布来引导生成过程。具体来说，生成过程可以表示为： x* = argmax_x [ w * log p(x|y) + (1 – w) * log p(x) ] 其中： x* 是最终生成的文本。 w 是指导强度（Guidance Scale），控制条件概率分布 …
JAVA 实现智能 FAQ 匹配系统？文本向量化 + 分类器组合方案
JAVA 实现智能 FAQ 匹配系统：文本向量化 + 分类器组合方案 大家好，今天我们来聊聊如何用 JAVA 实现一个智能 FAQ 匹配系统。传统的 FAQ 系统通常依赖于关键词匹配或者规则引擎，但这种方式不够灵活，难以处理用户表达的多样性。我们今天讨论的方案是利用文本向量化技术将用户的问题和 FAQ 库中的问题转化为向量，然后使用分类器来判断用户问题与哪个 FAQ 最匹配。 1. 系统架构概览 我们的智能 FAQ 匹配系统主要包含以下几个核心模块： 数据预处理模块: 负责清洗和标准化用户输入的问题和 FAQ 库中的问题。 文本向量化模块: 将文本数据转换为数值向量，以便于机器学习模型处理。 分类器训练模块: 使用向量化的 FAQ 数据训练分类器模型。 问题匹配模块: 将用户问题向量化后，使用训练好的分类器进行预测，找到最匹配的 FAQ。 整体流程如下： 数据准备: 收集 FAQ 数据，包括问题和对应的答案。 数据预处理: 对问题进行清洗，例如去除停用词、标点符号等。 文本向量化: 将预处理后的问题转换为向量表示。 模型训练: 使用向量化的 FAQ 数据训练分类器。 问题匹配: 接收用 …