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La différence entre les grands modèles de langage et les modèles d'intégration de mots
La différence entre les grands modèles de langage et les modèles d'intégration de mots
Le modèle de langage à grande échelle et le modèle d'intégration de mots sont deux concepts clés du traitement du langage naturel. Ils peuvent tous deux être appliqués à l’analyse et à la génération de texte, mais les principes et les scénarios d’application sont différents. Les modèles linguistiques à grande échelle sont principalement basés sur des modèles statistiques et probabilistes et conviennent à la génération continue de textes et à une compréhension sémantique. Le modèle d'intégration de mots peut capturer la relation sémantique entre les mots en mappant les mots sur un espace vectoriel, et convient à l'inférence de signification de mot et à la classification de texte.
1. Modèle d'intégration de mots
Le modèle d'intégration de mots est une technologie qui traite les informations textuelles en mappant les mots dans un espace vectoriel de faible dimension. Il convertit les mots d'une langue sous forme vectorielle afin que les ordinateurs puissent mieux comprendre et traiter le texte. Les modèles d'intégration de mots couramment utilisés incluent Word2Vec et GloVe. Ces modèles sont largement utilisés dans les tâches de traitement du langage naturel, telles que la classification de textes, l'analyse des sentiments et la traduction automatique. Ils fournissent aux ordinateurs des informations sémantiques plus riches en capturant les relations sémantiques et grammaticales entre les mots, améliorant ainsi l'efficacité du traitement de texte.
1.Word2Vec
Word2Vec est un modèle d'intégration de mots basé sur un réseau neuronal utilisé pour représenter les mots sous forme de vecteurs continus. Il dispose de deux algorithmes couramment utilisés : CBOW et Skip-gram. CBOW prédit les mots cibles à travers des mots contextuels, tandis que Skip-gram prédit les mots contextuels à travers des mots cibles. L'idée centrale de Word2Vec est d'obtenir la similitude entre les mots en apprenant leur répartition dans leur contexte. En entraînant une grande quantité de données textuelles, Word2Vec peut générer une représentation vectorielle dense pour chaque mot, de sorte que les mots sémantiquement similaires soient plus proches dans l'espace vectoriel. Ce modèle d'intégration de mots est largement utilisé dans les tâches de traitement du langage naturel telles que la classification de texte, l'analyse des sentiments et la traduction automatique.
2.GloVe
GloVe est un modèle d'intégration de mots basé sur la factorisation matricielle. Il utilise des informations statistiques globales et des informations contextuelles locales pour construire une matrice de cooccurrence entre les mots et obtient la représentation vectorielle des mots par décomposition matricielle. L’avantage de GloVe est qu’il peut gérer des corpus à grande échelle et ne nécessite pas d’échantillonnage aléatoire comme Word2Vec.
2. Modèle de langage à grande échelle
Le modèle de langage à grande échelle est un modèle de traitement du langage naturel basé sur des réseaux de neurones. Il peut apprendre la distribution de probabilité du langage à partir d'un corpus à grande échelle pour obtenir un langage naturel. compréhension et génération. Les grands modèles de langage peuvent être utilisés pour diverses tâches de texte, telles que la modélisation du langage, la classification de texte, la traduction automatique, etc.
1.GPT
GPT est un modèle de langage à grande échelle basé sur Transformer, qui apprend la distribution de probabilité d'une langue grâce à une pré-formation et peut générer un texte en langage naturel de haute qualité. Le processus de pré-formation est divisé en deux étapes : la pré-formation non supervisée et la mise au point supervisée. Dans la phase de pré-formation non supervisée, GPT utilise un corpus de texte à grande échelle pour apprendre la distribution de probabilité du langage ; dans la phase de réglage fin supervisé, GPT utilise des données étiquetées pour optimiser les paramètres du modèle afin de s'adapter aux exigences de tâches spécifiques. .
2.BERT
BERT est un autre modèle de langage à grande échelle basé sur Transformer. Il est différent de GPT en ce sens qu'il est bidirectionnel, c'est-à-dire qu'il peut utiliser des informations contextuelles pour prédire des mots en même temps. BERT utilise deux tâches dans la phase de pré-formation : la modélisation du langage de masque et la prédiction de la phrase suivante. La tâche de modélisation du langage de masque consiste à masquer de manière aléatoire certains mots dans la séquence d'entrée et à laisser le modèle prédire ces mots masqués. La tâche de prédiction de phrase suivante consiste à déterminer si deux phrases sont continues ; BERT peut être affiné pour s'adapter à diverses tâches de traitement du langage naturel, telles que la classification de texte, l'étiquetage de séquences, etc.
3. Différences et connexions
Différents objectifs : l'objectif du modèle d'intégration de mots est de mapper les mots dans un espace vectoriel de faible dimension afin que l'ordinateur puisse mieux comprendre et traiter les informations textuelles ; un grand modèle de langage consiste à apprendre la distribution de probabilité d'un langage grâce à une pré-formation pour parvenir à la compréhension et à la génération du langage naturel.
Différents scénarios d'application : les modèles d'intégration de mots sont principalement utilisés dans l'analyse de texte, la récupération d'informations et d'autres tâches, telles que l'analyse des sentiments, les systèmes de recommandation, etc. ; et d'autres tâches, telles que générer des dialogues, générer des articles d'actualité, etc.
Les principes de l'algorithme sont différents : les modèles d'intégration de mots utilisent principalement des algorithmes basés sur des réseaux neuronaux, tels que Word2Vec, GloVe, etc. ; les grands modèles de langage utilisent principalement des algorithmes basés sur Transformer, tels que GPT, BERT, etc.
Différentes tailles de modèles : les modèles d'intégration de mots sont généralement plus petits que les grands modèles de langage, car ils n'ont besoin que d'apprendre les similitudes entre les mots, tandis que les grands modèles de langage doivent apprendre une structure linguistique et des informations sémantiques plus complexes.
Différentes méthodes de pré-formation : les modèles d'intégration de mots utilisent généralement une pré-formation non supervisée, tandis que les grands modèles de langage utilisent généralement un mélange de pré-formation supervisée et non supervisée.
En général, les modèles d'intégration de mots et les grands modèles de langage sont des technologies très importantes dans le traitement du langage naturel. Leurs différences résident principalement dans leurs objectifs, leurs scénarios d'application, leurs principes algorithmiques, leur échelle de modèle et leurs méthodes de pré-formation. Dans les applications pratiques, il est très important de choisir un modèle approprié en fonction des exigences spécifiques de la tâche et des conditions des données.
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Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
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