10本电子书放文末，自取~

1、讲一下transformer

Transformer是一种用于自然语言处理和机器翻译的神经网络模型。它引入了自注意力机制，能够捕捉输入序列中的长距离依赖关系。Transformer由编码器和解码器组成，每个模块都由多个层堆叠而成。编码器用于将输入序列映射到一系列连续表示，解码器则将这些表示转化为输出序列。

2、transformer怎么调优

Transformer的调优可以包括以下几个方面：

调整模型架构：可以尝试增加或减少编码器和解码器层的数量，调整隐藏单元的维度等。

学习率调度：使用学习率调度策略，如逐渐减小学习率、使用预热步骤等。

正则化：使用Dropout、权重衰减等正则化技术，防止过拟合。

批量大小和训练迭代次数：调整批量大小和训练迭代次数，以获得更好的训练效果。

初始化策略：选择合适的参数初始化方法，如Xavier初始化、高斯初始化等。

梯度裁剪：为了防止梯度爆炸，可以对梯度进行裁剪，限制梯度的最大范数。

3、讲一下CRF，公式是什么

条件随机场（CRF）是一种用于序列标注任务的统计模型。CRF可以建模输入序列和输出序列之间的依赖关系。其公式如下：

其中，P(y|x)是给定输入序列x的条件下输出序列y的概率，Z(x)是归一化因子，λ_k和u_l是特征函数的权重，t_k和s_l是特征函数，y_i和y_i-1分别表示输出序列的第i个和第(i-1)个标签，N是输出序列的长度，K是标签的数量。

4、讲讲word2vec和word embedding区别

Word2Vec是一种用于将单词表示为连续向量的技术，它通过学习上下文信息来为每个单词生成固定维度的向量表示。Word2Vec基于分布式假设，即将上下文相似的单词嵌入到相似的向量空间中。Word2Vec有两种模型：Skip-gram和CBOW（Continuous Bag-of-Words）。Word embedding是指将单词映射到低维度的向量空间的一般术语。Word2Vec是一种用于生成word embedding的具体方法的技术。Word2Vec通过训练一个神经网络模型，从大规模文本语料中学习单词的分布式表示。

区别在于，Word2Vec是一种具体的算法，它是生成word embedding的一种方法。而word embedding是指将单词映射到低维度向量空间的技术，可以使用不同的方法来实现，而不限于Word2Vec。Word2Vec是基于上下文信息的分布式表示方法之一，而word embedding是一个更广泛的概念，涵盖了多种生成单词向量表示的方法，如GloVe、FastText等。

5、gpt3和gpt2的区别

GPT-3和GPT-2是由OpenAI开发的两个语言模型。它们的区别主要在于规模和功能上的不同。GPT-3是目前最大的语言模型，具有1750亿个参数，而GPT-2则有15亿个参数。

由于GPT-3规模更大，它在自然语言处理任务上的表现更好，并且能够生成更连贯、更具逻辑性的文本。GPT-3还支持零样本学习，即可以在没有对特定任务进行显式训练的情况下执行各种语言任务。

另一个区别是GPT-3在文本生成方面的能力更强大，可以生成更长的文本，而GPT-2的生成长度有一定的限制。此外，GPT-3的使用需要更高的计算资源和成本。

6、讲讲生成模型和判别模型的区别

生成模型和判别模型是两种常见的机器学习模型类型。

生成模型（Generative Model）是指能够学习数据的联合概率分布，并从中生成新的样本。生成模型能够对输入数据进行建模，并学习数据的统计特性，例如生成图像、生成文本等。常见的生成模型包括变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）等。

判别模型（Discriminative Model）则是指通过学习输入数据与标签之间的条件概率分布，来对不同类别进行分类或预测。判别模型关注的是输入与输出之间的关系，能够进行分类、回归等任务。常见的判别模型包括逻辑回归、支持向量机（SVM）和深度学习中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

简而言之，生成模型关注数据的生成过程，能够生成新的样本，而判别模型则关注数据的分类或预测问题。

7、讲讲LDA算法

LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种用于主题建模的概率图模型。它可以自动地将文本集合划分为多个主题

LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种用于主题建模的概率图模型。它可以自动地将文本集合划分为多个主题，并为每个文档分配主题的概率分布，同时为每个主题分配单词的概率分布。

LDA的基本思想是假设每个文档包含多个主题，并且主题决定了文档中单词的生成过程。具体来说，LDA认为文档的生成过程可以分解为两个步骤：首先，从主题分布中选择一个主题；然后，从选择的主题的单词分布中选择一个单词。通过这种生成过程，可以获得文档中单词的分布，从而推断出主题的分布。

LDA的目标是通过观察到的文本数据来估计主题和单词分布的参数。通常使用基于变分推断或Gibbs采样等方法进行参数估计。一旦得到了主题和单词分布，就可以使用LDA模型来进行主题分析、文本分类、信息检索等任务。

总结来说，LDA是一种无监督学习算法，用于从文本数据中学习主题的概率模型。它可以揭示文本数据的隐含主题结构，并在许多文本处理任务中发挥重要作用。

8、有做过NER吗，讲讲prompt learning

"NER"代表命名实体识别（Named Entity Recognition），是指从文本中识别和提取特定类别的命名实体，如人名、地名、组织机构等。"Prompt learning"是一种训练模型的方法，它通过为模型提供一些示例输入和输出对（prompt）来引导模型学习特定的任务。

在NER任务中，prompt learning可以用于训练模型以执行命名实体识别。通常的做法是为模型提供一些示例文本和相应的NER标签作为prompt，然后使用这些prompt进行有监督的训练。通过这种方式，模型可以学习识别文本中的命名实体，并生成相应的标签。

Prompt learning在NER任务中的一个重要应用是零样本学习（zero-shot learning）。零样本学习指的是在没有对特定实体进行显式训练的情况下，通过提示样本的学习，使模型能够识别和分类以前未见过的实体。通过合理设计的prompt，模型可以学习到通用的命名实体识别能力，并在新的实体上进行推断和预测。

总结来说，NER是一项从文本中识别命名实体的任务，而prompt learning是一种训练模型的方法，可以用于引导模型学习NER任务，并在零样本学习中发挥重要作用。

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