CLIP模型及代码地址：GitHub - openai/CLIP: Contrastive Language-Image Pretraining 代码准备环境 先创建一个anaconda虚拟环境，包含python=3.7版本，将该环境命名为clip。成功。 （ pytorch=1.7.1 所需 python 版本 >=3.6，本博客决定安装 …

CLIP介绍 clip应用 clip draw基于文字绘制草图 clip bert 可以在个人设备上实现文本到视频的解锁 ai绘画相关，比如DALL-E2、Stable diffusion、Disco diffusion、midiournevy clip发展过程 过去人工智能在面对陌生类型的照片时，表现总是差强人意。所以研究者在想其中的原因。 问题…

序列计算中，传统的RNN在预测下一个符号（token）的时候，会对以往的历史信息有很强的依赖，使得难以充分地并行化，也无法很好地加深网络的层级结构。而对于传统的基于CNN的神经机器翻译模型，两个任意输入与输出位置的信号关联所需要的运算数量与它们的位置距离成正比，Facebook提出的CNNl NMT为线性增长。这两种常见的结构使得学习较远位置的依赖…

Google的Transformer模型 编码器，解码器 传统的注意力机制及Multi-head attention 基于位置的单词编码，及词向量，输出层 可视化multi-head attention Transformer与RNN和CNN神经翻译模型的对比 Google模型的训练细节 优化器选择 正则化 label smoothing 实战演示…

TextRNN & FastText & TextCNN-03-模型总览，后 训练要点 RNN训练 得出来的y（m）（预测标签）是每一个分类的概率，比如是一个五分类，化成5个格子，每一个格子是概率，5个格子加起来是1 损失 有多任务怎么计算loss，通过一个线性的一个变换来将所有的这些loss累加到一起。 大M就是代表我们有多少任务…

论文原文，指出先前论文的不足之处： However, those models can only take into consideration the target but not aspect information which is proved to be crucial for aspect-level classification. 作…

在这篇论文里面作者主要是介绍了三种基于LSTM的模型（论文原文），来解决 ABSA 任务： LSTM Target-Dependent LSTM Target-Connection LSTM LSTM 直接使用 NLP 中的万金油模型 LSTM，在该模型中，目标词（target words） 是被忽略的，也就是说跟普通的对文本情感分析的做法没有区别…

ABSA模型是什么？ Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA)可以翻译为基于方面的情感分析。可以这样理解，一个句子中有不同的对象，对句子中不同对象存在不同的情感倾向。、 具体也可以参考这篇ppt理解。《Fine-grained Sentiment Analysis》 相关论文 Effective LSTMs fo…

聊天机器人 / ChatBot 使用大型语言模型来构建你的自定义聊天机器人 在本视频中，你将学习使用OpenAI ChatCompletions格式的组件构建一个机器人。 环境准备 首先，我们将像往常一样设置OpenAI Python包。 import os import openai from dotenv import load_dotenv,…

扩写 / Expanding 扩展是将短的文本片段，比如一组说明或一系列主题，并让大型语言模型生成更长的文本，比如生成文章，或者电子邮件。 环境准备 和（①指南）一样需要搭建一个环境 自动回复邮件 举例，在推理中，能提取用户情绪，现在我们将根据情绪定制回复。下面是用户的评论。 given the sentiment from the lesson …