Infini-gram引擎:n-gram模型现代化

12次阅读
没有评论

共计 1195 个字符,预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。

来自华盛顿大学保罗·G·艾伦计算机科学与工程系和艾伦人工智能研究所的研究人员推出 Infini-gram 引擎,用于高效地训练和推理具有任意大小的 n -gram(n 为词组中的词数,n 可以大于文本中的词数) 的语言模型。研究人员指出 n -gram 模型仍然有价值,但是需要现代化。Infini-gram 的核心目标是将传统的 n -gram 语言模型(LM)扩展到处理无限长度的文本序列,同时在数据规模上达到了 1.4 万亿个标记(tokens),这是迄今为止最大的 n -gram 模型。

Demo 地址:https://huggingface.co/spaces/liujch1998/infini-gram

论文地址:https://arxiv.org/abs/2401.17377

主要功能和特点:

无限长度的 n -gram(∞-gram):Infini-gram 允许 n -gram 模型的 n 值无限大,这意味着它可以处理任意长度的文本序列,而不受传统 n -gram 模型中 n 值大小的限制。

高效的查询引擎:Infini-gram 使用了一个名为 infini-gram engine 的引擎,它基于后缀数组(suffix array)数据结构,能够在毫秒级延迟内计算∞-gram(以及任意 n 值的 n -gram)的概率。

大规模数据训练:Infini-gram 在 1.4 万亿个标记的数据集上进行训练,这使得它能够捕捉到更丰富的文本模式和上下文信息。

工作原理:Infini-gram 的工作原理可以分为以下几个步骤:

  1. 数据预处理:首先,将文本数据转换为标记(tokens)序列,并构建后缀数组,这是一种能够快速检索文本子串的数据结构。
  2. n-gram 计数:利用后缀数组,Infini-gram 可以高效地计算给定 n -gram 在训练数据中的出现次数。
  3. 概率估计:基于 n -gram 的计数,Infini-gram 可以估计任意长度 n -gram 的概率,这包括了∞-gram 的概率估计。
  4. 查询和分析:Infini-gram 支持多种类型的查询,如计算特定 n -gram 的计数、概率,以及从 n -gram 或∞-gram 模型中获取下一个词的概率分布。

具体应用场景:Infini-gram 的应用场景非常广泛,包括但不限于:

  • 文本分析:分析人类编写的文本和机器生成的文本,了解文本内容和结构。
  • 数据挖掘:从大规模文本数据中提取有用的信息,如关键词、短语或模式。
  • 语言模型改进:与神经网络语言模型(LLMs)结合,提高语言模型的性能,减少语言模型的困惑度(perplexity)。
  • 文本生成:在文本生成任务中,Infini-gram 可以提供准确的上下文信息,帮助生成更自然、更连贯的文本。
  • 版权和合规性检查:检测文本中的潜在版权问题或不合规内容,帮助避免法律风险。

总的来说,Infini-gram 通过其高效的查询引擎和大规模数据训练,为文本分析和语言模型的改进提供了强大的工具,特别是在处理大规模文本数据时。

正文完
关注公众号获取最新教程
post-qrcode
 
AI小诸葛
版权声明:本站原创文章,由 AI小诸葛 2024-02-03发表,共计1195字。
转载说明:除特殊说明外本站文章皆由原创发布,请勿转载。
评论(没有评论)
验证码