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NLP技术的应用及思考
云栖TechDay第33期，阿里巴巴iDST 自然语言处理部总监上乘带来题为“NLP技术的应用及思考”的演讲。本文主要从NLP背景开始谈起，重点介绍了AliNLP平台，接着分享了NLP相关的应用实例，最后对NLP的未来进行了思考。
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一文快速读懂Transformer
Transformer模型近年来成为自然语言处理（NLP）领域的焦点，其强大的特征提取能力和并行计算优势在众多任务中取得显著效果。本文详细解读Transformer的原理，包括自注意力机制和编码器-解码器结构，并提供基于PyTorch的代码演示，展示了其在文本分类等任务中的应用。
自注意力机制全解析：从原理到计算细节，一文尽览！
自注意力机制（Self-Attention）最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究，但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性，捕捉复杂依赖关系，并支持并行化训练，显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU，自注意力机制在自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询（Q）、键（K）和值（V）向量，计算缩放点积注意力得分，应用Softmax归一化，以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力，带来了更精准的服务。
llama factory 从数据集起步 跑通 qwen系列开源生成式大模型 微调
`dataset_info.json` 文件用于管理 llama factory 中的所有数据集，支持 `alpaca` 和 `sharegpt` 格式。通过配置此文件，可以轻松添加自定义数据集。数据集的相关参数包括数据源地址、数据集格式、样本数量等，支持 Hugging Face 和 ModelScope 两个平台的数据集仓库。针对不同格式的数据集，提供了详细的配置示例，如 `alpaca` 格式的指令监督微调数据集、偏好数据集等，以及 `sharegpt` 格式的多模态数据集等。今天我们通过自定义数据集的方式来进行qwen2.5_14B_instruct模型进行微调
深入剖析Transformer架构中的多头注意力机制
多头注意力机制（Multi-Head Attention）是Transformer模型中的核心组件，通过并行运行多个独立的注意力机制，捕捉输入序列中不同子空间的语义关联。每个“头”独立处理Query、Key和Value矩阵，经过缩放点积注意力运算后，所有头的输出被拼接并通过线性层融合，最终生成更全面的表示。多头注意力不仅增强了模型对复杂依赖关系的理解，还在自然语言处理任务如机器翻译和阅读理解中表现出色。通过多头自注意力机制，模型在同一序列内部进行多角度的注意力计算，进一步提升了表达能力和泛化性能。
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