首页
技术小册
AIGC
面试刷题
技术文章
MAGENTO
云计算
视频课程
源码下载
PDF书籍
「涨薪秘籍」
登录
注册
1.1 Transformer 的生态系统
1.1.1 工业4.0
1.1.2 基础模型
1.2 使用Transformer 优化NLP模型
1.3 我们应该使用哪些资源
1.3.1 Transformer 4.0 无缝API 的崛起
1.3.2 选择即用型API驱动库
1.3.3 选择Transformer模型
1.3.4 工业4.0 AI 专家的技能要求
2.1 Transformer 的崛起：注意力就是一切
2.1.1 编码器堆叠
2.1.2 解码器堆叠
2.2 训练和性能
2.3 Hugging Face 的Transformer模型
3.1 BERT 的架构
3.2 微调BERT
3.2.1 选择硬件
3.2.2 安装使用BERT 模型必需的Hugging Face PyTorch接口
3.2.3 导入模块
3.2.4 指定Torch 使用CUDA
3.2.5 加载数据集
3.2.6 创建句子、标注列表以及添加[CLS]和[SEP]词元
3.2.7 激活BERT 词元分析器
3.2.8 处理数据
3.2.9 防止模型对填充词元进行注意力计算
3.2.10 将数据拆分为训练集和验证集
3.2.11 将所有数据转换为torch张量
3.2.12 选择批量大小并创建迭代器
3.2.13 BERT 模型配置
3.2.14 加载Hugging Face BERTuncased base 模型
3.2.15 优化器分组参数
3.2.16 训练循环的超参数
3.2.17 训练循环
3.2.18 对训练进行评估
3.2.19 使用测试数据集进行预测和评估
3.2.20 使用马修斯相关系数进行评估
3.2.21 各批量的分数
3.2.22 整个数据集的马修斯评估
4.1 训练词元分析器和预训练Transformer
4.2 从头开始构建Kantai BERT
4.2.1 步骤1：加载数据集
4.2.2 步骤2：安装HuggingFace transformers 库
4.2.3 步骤3：训练词元分析器
4.2.4 步骤4：将词元化结果保存到磁盘上
4.2.5 步骤5：加载预训练词元分析器文件
4.2.6 步骤6：检查训练用机器的配置：GPU 和CUDA
4.2.7 步骤7：定义模型的配置
4.2.8 步骤8：为Transformer模型加载词元分析器
4.2.9 步骤9：从头开始初始化模型
4.2.10 步骤10：构建数据集
4.2.11 步骤11：定义数据整理器
4.2.12 步骤12：初始化训练器
4.2.13 步骤13：预训练模型
4.2.14 步骤14：将最终模型(词元分析器和配置)保存到磁盘
4.2.15 步骤15：使用FillMask-Pipeline 进行语言建模
5.1 Transformer 的转导与感知
5.1.1 人类智能栈
5.1.2 机器智能栈
5.2 Transformer 性能与人类基准
5.2.1 评估模型性能的度量指标
5.2.2 基准任务和数据集
5.2.3 定义SuperGLUE 基准任务
5.3 执行下游任务
5.3.1 语言学可接受性语料库(CoLA)
5.3.2 斯坦福情绪树库(SST-2)
5.3.3 Microsoft 研究释义语料库(MRPC)
5.3.4 Winograd 模式
当前位置:
首页>>
技术小册>>
大模型应用解决方案-基于ChatGPT(上)
小册名称：大模型应用解决方案-基于ChatGPT(上)
### 1.1 Transformer 的生态系统 在深入探讨大模型应用解决方案，特别是基于ChatGPT这样的先进语言模型之前，理解其背后的核心技术——Transformer模型及其生态系统是至关重要的。Transformer模型自2017年由Vaswani等人提出以来，凭借其强大的序列建模能力，彻底改变了自然语言处理（NLP）乃至整个AI领域的格局。本章将全面剖析Transformer模型的生态系统，从基础架构、衍生模型、应用场景到技术生态的演进与影响。 #### 1.1.1 Transformer模型基础 **1.1.1.1 架构概览** Transformer模型是一种基于自注意力（Self-Attention）机制的深度神经网络，它摒弃了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在处理序列数据时的局限性，通过并行计算大幅提升了训练效率。Transformer主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，每部分由多层堆叠的Transformer块构成，每个块又包含自注意力层和前馈神经网络层，通过残差连接和层归一化进行稳定训练。 **1.1.1.2 自注意力机制** 自注意力机制是Transformer模型的核心，它允许模型在处理序列中的每个元素时，能够关注到序列中的其他所有元素，从而捕捉到元素间的依赖关系。通过计算序列中任意两个元素之间的相似度分数（即注意力权重），模型能够动态地调整不同元素间的信息交互强度，这种能力使得Transformer在处理长距离依赖问题时表现出色。 #### 1.1.2 Transformer的衍生与发展 **1.1.2.1 GPT系列** OpenAI的GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型是Transformer在NLP领域应用的杰出代表。从最初的GPT到GPT-2、GPT-3，乃至基于GPT-3架构的ChatGPT，这些模型通过不断增加模型规模、优化训练数据和算法，实现了从文本生成到对话系统、知识问答、代码生成等多个领域的跨越式发展。GPT系列模型的成功，不仅展示了Transformer模型在处理复杂语言任务时的巨大潜力，也推动了AIGC（AI Generated Content）时代的到来。 **1.1.2.2 BERT及其变体** 与GPT系列专注于生成任务不同，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）及其后续变体（如RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等）则侧重于理解任务，通过双向编码的方式捕捉文本中的上下文信息。BERT通过预训练-微调（Pre-training + Fine-tuning）的范式，极大地提升了各种NLP任务的性能，成为NLP领域的重要里程碑。 **1.1.2.3 其他衍生模型** 除了GPT和BERT系列，还有许多基于Transformer的衍生模型在不同领域展现出独特优势，如用于文本摘要的BART、用于机器翻译的T5、以及用于多模态学习的ViT（Vision Transformer）等。这些模型的涌现，进一步丰富了Transformer的生态系统，推动了AI技术的边界拓展。 #### 1.1.3 Transformer的应用场景 **1.1.3.1 自然语言处理** 在自然语言处理领域，Transformer及其衍生模型几乎覆盖了所有子任务，包括但不限于文本分类、情感分析、命名实体识别、问答系统、机器翻译等。这些应用不仅提升了处理速度和准确率，还促进了自然语言与计算机之间更加自然、流畅的交互。 **1.1.3.2 语音识别与合成** 通过将Transformer应用于语音识别（ASR）和语音合成（TTS）领域，研究人员成功构建了能够准确识别并生成高质量语音的系统。这些系统不仅提高了语音交互的便捷性，还推动了智能家居、智能客服等应用场景的发展。 **1.1.3.3 计算机视觉** 随着ViT等模型的提出，Transformer开始逐步渗透到计算机视觉领域。通过将图像分割成一系列patch，并作为序列输入到Transformer模型中，模型能够学习到图像中的全局和局部特征，从而在图像分类、目标检测、图像分割等任务上取得显著进展。 **1.1.3.4 多模态学习** Transformer的多模态学习能力是其生态系统中的一大亮点。通过融合文本、图像、音频等多种模态的信息，模型能够处理更加复杂、真实的场景，如视频理解、跨模态检索等。这种能力为构建更加智能、全面的AI系统提供了可能。 #### 1.1.4 Transformer生态系统的演进与影响 **1.1.4.1 技术生态的繁荣** 随着Transformer模型的广泛应用，围绕其形成的技术生态也日益繁荣。从模型训练框架（如TensorFlow、PyTorch）到优化算法、数据处理工具、模型压缩与加速技术等，一系列配套技术的成熟为Transformer模型的研发与应用提供了有力支撑。 **1.1.4.2 对AI产业的推动** Transformer模型的成功不仅促进了NLP、CV等AI子领域的快速发展，还对整个AI产业产生了深远影响。它推动了AI技术的普及与应用落地，加速了AI技术的商业化进程，为智能客服、智能写作、智能创作等新兴业态的兴起提供了技术基础。 **1.1.4.3 面临的挑战与未来展望** 尽管Transformer模型取得了巨大成功，但其发展仍面临诸多挑战，如模型可解释性差、计算资源消耗大、数据隐私与安全问题等。未来，随着研究的深入和技术的进步，我们有理由相信Transformer模型及其生态系统将在更多领域发挥重要作用，推动AI技术向更加智能、高效、安全的方向发展。 综上所述，Transformer模型及其生态系统作为当前AI领域的热点与前沿，不仅深刻改变了NLP、CV等多个子领域的面貌，还对整个AI产业的发展产生了深远影响。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由期待Transformer模型在未来能够创造出更多令人瞩目的成就。
下一篇：
1.1.1 工业4.0
该分类下的相关小册推荐：
深度学习之LSTM模型
ChatGPT 从 0 到 1
Stable Diffusion：零基础学会AI绘画
AI时代项目经理：ChatGPT与项目经理(中)
巧用ChatGPT轻松学演讲(下)
python与ChatGPT让excel高效办公(下)
深入浅出人工智能(下)
大规模语言模型：从理论到实践(下)
人工智能原理、技术及应用(上)
AI时代程序员：ChatGPT与程序员(下)
AI 大模型企业应用实战
大模型应用解决方案-基于ChatGPT(中)
