BERT与MUM预训练模型:多语言与跨文化搜索中的迁移学习 各位朋友,大家好。今天我们来探讨一个非常重要的课题:BERT和MUM这两种预训练模型在多语言和跨文化搜索中的迁移学习。随着全球化的深入,跨语言、跨文化的沟通和信息获取变得越来越重要。而搜索引擎作为信息获取的主要入口,如何更好地理解并处理不同语言、不同文化背景下的用户查询,成为一个亟待解决的问题。BERT和MUM的出现,为解决这个问题提供了新的思路和方法。 1. 预训练语言模型与迁移学习 在深入探讨BERT和MUM之前,我们先回顾一下预训练语言模型和迁移学习的基本概念。 1.1 预训练语言模型 (Pre-trained Language Models, PLMs) 预训练语言模型是指,模型首先在一个大规模的文本语料库上进行训练,学习语言的通用知识(例如词汇、语法、语义等),然后将学习到的知识迁移到特定的下游任务中。这种方式可以显著提高下游任务的性能,尤其是在数据量有限的情况下。 早期的语言模型主要基于词向量(例如Word2Vec、GloVe),这些模型只能捕捉词汇层面的信息,而无法捕捉更深层次的语义信息。近年来,基于Transf …
`Semantic Search`的`向量化`:`BERT`和`Transformer`模型在`查询匹配`中的应用。
好的,以下是一篇关于语义搜索中向量化技术的文章,重点关注BERT和Transformer模型在查询匹配中的应用。 语义搜索中的向量化:BERT和Transformer模型在查询匹配中的应用 大家好,今天我们来深入探讨语义搜索中的一个关键技术——向量化,以及它如何通过BERT和Transformer模型应用于查询匹配。语义搜索旨在理解用户查询的意图,并返回与查询语义相关的结果,而不仅仅是基于关键词的匹配。向量化是实现这一目标的核心步骤,它将文本转化为数值向量,使得机器能够理解和比较文本的含义。 1. 向量化的必要性与传统方法 在信息检索领域,传统方法如布尔模型、TF-IDF等,主要依赖于关键词匹配。这些方法简单高效,但在理解文本的语义方面存在局限性。例如,用户搜索“苹果公司最新手机”,传统方法可能无法识别“苹果”和水果“苹果”之间的区别,也难以理解“最新手机”的含义。 向量化解决了这个问题。它将文本表示为高维向量,向量的每个维度代表文本的某种特征。通过计算向量之间的相似度,我们可以判断文本在语义上的相关性。 早期的向量化方法包括: 词袋模型 (Bag of Words, BoW): 将文 …
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预训练语言模型微调:BERT, GPT-3, LLaMA 的高效应用
预训练语言模型微调:让AI“现学现卖”,还能“举一反三” 想象一下,你是一位经验丰富的木匠,掌握了各种木工技能,比如刨木、打磨、组装等等。现在,有人找到你,说:“师傅,我想做一个精美的鸟笼,但我不懂木工,你能教教我吗?” 你可以选择从头教他,告诉他什么是木头,怎么选木头,各种工具怎么用……但这样效率太低了。更好的办法是,直接展示你已经掌握的技能,然后针对鸟笼的特殊需求,稍微调整一下你的工艺,比如教他如何编织更精细的木条,如何设计更符合鸟类习性的结构。 预训练语言模型(Pre-trained Language Models, PLMs)的微调,就类似于这个过程。PLMs,像 BERT、GPT-3、LLaMA,它们就像是掌握了大量语言知识的“语言大师”,在海量文本数据上“浸泡”过,学会了如何理解、生成、甚至翻译各种语言。而微调,就是让这些“语言大师”针对特定任务“现学现卖”,高效地解决问题。 为什么要微调?——“天赋异禀”也需要“后天培养” 你可能会问,这些 PLMs 已经很厉害了,能不能直接拿来用?当然可以,但效果可能并不理想。就好像你让一位擅长建造房屋的木匠直接去做鸟笼,他可能会造出一 …