GPT-2

GPT：使用通用的预训练提升自然语言的理解能力 使用没有标号的文本来预训练模型，最后在子任务上微调模型。 GPT使用的目标函数1是通过前k个词来预测第k+1个词，任务难度要比BERT的完形填空（根据上下文信息来预测中间被mask的词）要难很多，当然如果能够训练起来，能力也要强大很多。由于是通过前k个词来预测，因此GPT使用的是transformer的解码器（只在当前及之前的特征上做自注意力，之后的

是的，GPT-2是开源的。它是一个强大的大规模自然语言生成模型，由OpenAI开发并在2019年公开发布。GPT-2的代码和模型可以在GitHub上免费获得，并且可以在各种应用中使用。但是，需要注意的是，GPT-2模型有多个版本，其中包括小型版本和超大型版本。小型版本的代码和模型是免费的，但是超大型版本的代码和模型并不是开源的，而是作为有偿服务提供的。

本文向大家介绍语言模型相关面试题，主要包含被问及语言模型时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 语言模型的作用之一为消解多音字的问题，在声学模型给出发音序列之后，从候选的文字序列中找出概率最大的字符串序列。 目前使用kenlm（https://github.com/kpu/kenlm）训练bi-gram语言模型。bi-gram表示当前时刻的输出概率只与前一个时刻有关。即 P(X{n} | X{

语言模型（language model）是自然语言处理的重要技术。自然语言处理中最常见的数据是文本数据。我们可以把一段自然语言文本看作一段离散的时间序列。假设一段长度为$T$的文本中的词依次为$w_1, w_2, \ldots, w_T$，那么在离散的时间序列中，$w_t$（$1 \leq t \leq T$）可看作在时间步（time step）$t$的输出或标签。给定一个长度为$T$的词的序列$

本文向大家介绍Go语言并发模型的2种编程方案，包括了Go语言并发模型的2种编程方案的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 概述 我一直在找一种好的方法来解释 go 语言的并发模型： 不要通过共享内存来通信，相反，应该通过通信来共享内存 但是没有发现一个好的解释来满足我下面的需求： 1.通过一个例子来说明最初的问题 2.提供一个共享内存的解决方案 3.提供一个通过通信的解决方案 这篇文章我就从这三

1. Hierarchical Softmax的缺点与改进 在讲基于Negative Sampling的word2vec模型前，我们先看看Hierarchical Softmax的的缺点。的确，使用霍夫曼树来代替传统的神经网络，可以提高模型训练的效率。但是如果我们的训练样本里的中心词w是一个很生僻的词，那么就得在霍夫曼树中辛苦的向下走很久了。能不能不用搞这么复杂的一颗霍夫曼树，将模型变的更加简单呢

1. 基于Hierarchical Softmax的模型概述 我们先回顾下传统的神经网络词向量语言模型，里面一般有三层，输入层（词向量），隐藏层和输出层（softmax层）。里面最大的问题在于从隐藏层到输出的softmax层的计算量很大，因为要计算所有词的softmax概率，再去找概率最大的值。这个模型如下图所示。其中V是词汇表的大小， word2vec对这个模型做了改进，首先，对于从输入层到隐藏

本文向大家介绍GO语言基本类型分析，包括了GO语言基本类型分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例分析了GO语言基本类型。分享给大家供大家参考。具体如下： 一、整型 go语言有13种整形，其中有2种只是名字不同，实质是一样的，所以，实质上go语言有11种整形。如下： （1）int ：依赖不同平台下的实现，可以是int32或int64 （2）int8 :  (-128->127) （3