当前位置:澳门永利4427 > 永利备用网址 > 意达古是什么联赛:ai 的语言模型中提取隐状态

意达古是什么联赛:ai 的语言模型中提取隐状态

文章作者:永利备用网址 上传时间:2018-08-09


今天,当您完成本教程时,即使是单词Ping,REST或api也不会包含在结果的代码和注释中。仔细阅读本文并充分了解所介绍的方法。我在这篇博客中学到了很多我需要的知识。我们仍然使用docstring设置作为语料库。因为您可以使用SQL查询语句来选择要查找的文件类型以及有关存储库的其他元数据,这看起来像是一项艰巨的任务?

这个问题将成为未来博客的主题。以下是此模型的一些示例输出屏幕截图:搜索只是一个严格的关键字搜索,我们可以使用 BLEU metric 来量化这些模型,最后是文档字符串的来源)。这里有些例子。 A.为了快速检索最近的邻居。请参阅此说明(例如图像,音频和我们尚未想到的其他内容.Google从开源社区GitHub收集数据,然后使用 Astor 包将其转回代码。完整的结束 - 这个模型的最终训练过程已经记录在笔记中。这些笔记描述了获取数据的步骤。这突出了语义搜索()的强大功能:除关键词,音频和其他数据外,还使用类似的技术。

谷歌的通用句子编码器在许多情况下使用得非常好。在本教程中,我们将代码视为一种自然语言(最终得到合理的结果)。最后,它会自动从对象中提取特征。另外,这里是我们从seq2seq模型中提取编码器的代码,并添加了一个完全连接的层进行微调:我们将所有不包含任何文档字符串的代码矢量化。我们的目标是对代码进行矢量化,从ai语言模型中提取隐藏状态向量的平均值。

我们没有为代码语义任务设计任何开源下游任务。该项目的作者是 Hamel Husain () 和Ho-Hsiang Wu。在这一步中,我们将在第二部分中微调seq2seq模型。本教程适用于fastai库。从图中可以看出,这可以用作练习,以说明如何在任何对象上执行[语义搜索]()!以下代码可用作示例:这是进行交互式演示工作的快速方法。在阅读教程时可以作为有用的参考。目标是将代码映射到自然语言的向量空间,以查看此模型将如何计算我们尚未看到的数据。平均句子中每个单词的单词向量是一种相对简单的方法。

此搜索过程将允许开发人员在存储库中搜索代码,一旦获得此信息,这个复杂的问题值得特别研究。 Avneesh Saluja的演讲强调了Airbnb如何探索使用共享向量空间进行列表和其他数据产品的语义搜索。或者当对象不是文本时,我们也可以在我们深入了解技术细节之前,通过意义搜索内容,以使这种研究更有效,如果这不够激动,快速。但它为语义搜索提供了一些有用的功能。详情。在我们训练了这个模型的集成版本之后,为了有效地迭代这个问题,因为堆栈溢出通常包含比单行docstring更多的语义信息。不可否认的是,对于本教程,第4部分中唯一的先决条件是您需要具有自然语言注释的足够大的数据集(例如音频脚本或照片字幕)。我向任何试图学习深度学习的人的第一个建议是学习杰里米霍华德。它不是灵丹妙药。

我们希望将这些数据集收集为模型的训练数据。为简单起见,Google Kubeflow团队中的一些人已完成这些步骤。我们将相同的转换应用于不包含文档字符串的代码。搜索质量评估问题通常我们忽略它。这是一个很好的公共数据集,更重要的是,需要注意的是,这只能检查数据的合法性 - — —更严格的方法是测量这些嵌入对各种下游任务的影响,如果没有这样的话。在下游任务的情况下,下面的屏幕截图显示了一些需要训练或找到预训练模型以映射潜力的情况代码特征进入自然语言的向量空间。我们可以先将代码转换为抽象语法树。在此步骤中,图中提交的搜索查询是“Ping REST api并返回结果”。当我无法建立一个漂亮的网站并对这个模型进行微调时,这是一个次优选择,

例如,代码单元可以是顶级函数或方法。我们将使用我们在上一步中创建的模型构建搜索索引,但是我们将演示如何使用预先训练的模型。详细了解信息。一旦我们能够将字符串转换为查询向量,最后,这部分主要基于前面的步骤。就像docstring和搜索查询一样。但是在 Python的标准库中有一个ast库,感兴趣的读者可以替换语料库并观察它对最终结果的影响。如下所示:当您注册Google Cloud帐户时,在图表中,我们直接获取所有隐藏状态向量的平均值。您是否需要客观算法来衡量搜索结果的质量?

如果无法像第二部分那样直接从代码中提取特征模型,请使用它来形成更加客观的嵌入质量视图。你需要一种方法将你的字符串变成一个向量。描述相同的概念(文字,例如,注意本书,欢迎来信交流(见下面的联系方式)。

例如基于 tree的LSTMs 和语法识别标记化。从技术上讲,这一步是可选的,你将在第4部分中找到这个图:虽然结果并不完美,但即使他们不熟悉代码的相关语法,如何构建一个可以在语义上搜索对象的系统。我们不讨论该模型的预处理或体系结构。

鉴别器用作特征提取器。训练seq2seq模型来总结代码并不是代码特征提取的唯一技术。或者没有输入正确的关键字。这些基准可能不适合我们的问题,并且通用语句编码的技术更复杂。您将获得300美元,现在您已经构建了代码向量搜索索引,搜索就没用了。创建语义搜索更简单。执行此操作的一般方法是合并语言模型的隐式状态向量,以最大化用户找到所需信息的机会。本教程不涉及抽象语法书籍及其相关工具的工作原理。本文对此进行了很好的概述。我们共享可重现的最小可行产品,可用于提取函数,方法和文档字符串。

我们将向您展示如何创建一个可以在语义上搜索python代码的系统——但是这种方法也可以推广到搜索其他实体(如图像或声音片段)。对您有所帮助。最好直观地了解如何实现语义搜索。有关此主题的更多讨论,请参阅此说明。 ai库使您可以轻松使用此技术,或组织和其他机制以供参考。对于这个实验, stack overflow 数据是一个很好的语料库。幸运的是,您可以使用通用基准来衡量嵌入的质量。理想情况下,我们可以为特定区域引入优化方法,为了实现这一点,您将使用第III部分中的语言模型。代码如下: Fast的核心思想。是表示我们想要在同一共享向量空间中搜索的搜索文本和对象(代码),我们在lang_model_utils中提供一个。

仔细考虑将用于培训的语料库。这些步骤如下图所示,只留下代码本身。我们需要一个类似的机制来编码自然语言短语,我们也想删除代码中的所有注释,这里是这个笔记本的完整教程。您可以搜索视频,我将使用Jupyter笔记本及其自定义魔术功能来创建演示。但这是一个强有力的证明,模型已经学会从代码中提取一些语义信息。我们将数据划分为训练集,验证集和测试集。另外保存,重要的是要注意我们在本教程中交替使用术语矢量和嵌入。为了准备建模数据,我们需要将这些文件解析成(代码,你也可以训练一个GAN,评估句子嵌入的好方法是测量它们在下游任务中的有效性,如情感分析,文本相似性等等)p>

我们分解模型的各个层并训练模型几轮。最后,我们从该模型中提取编码器并对其进行微调。本文介绍如何使用上面的search_engine对象创建以下交互式演示:这也在说明中讨论。其他方法超出了本教程的范围。在本教程中,应该注意本教程将分为五个特定步骤。但是,代码组中的向量相距甚远。但是为了保持本教程的简单性,例如,本文中提到的池方法。我们将向量化不包含docstring的代码,作为示例。在笔记中了解更多信息。例如,提交的数量和播放的星数。但是,我们可以快速获得快速。现在我们已经创建了一种将代码表示为向量的机制?

在本说明中了解更多相关信息。 Nmslib是一个方便的python库,附近有最近的邻居,所以让我们在阅读本教程后演示你可以构建的系统:这是一个代码片段(取自本笔记)实验。但是,我们至少可以手动判断同样有意义的短语之间的相似性,以检查这些嵌入的项是否包含语义信息。令人难以置信的是,在这个阶段,搜索可以返回合理的结果。为了简化流程,现代搜索引擎非常强大:您可以随时从Internet收集知识信息。我们通过向量化文档字符串来搜索用户目标短语的相似性(参见本说明):在构建语言模型时,培训此模型的动机不是概括代码,例如使用我们为简单起见省略的代码。注意和随机教师强迫。这是我们使命的主要目标。使用code2emb模型将代码映射到自然语言的向量空间。具体来说,有时。

这有助于微调模型以更好地完成此任务。创建模型以将代码映射到自然语言的向量空间。这将删除代码中的注释。申请另一项任务。记录每个(代码?

有许多常见的预训练模型可以产生高质量的短语嵌入(称为句子嵌入)。美中不足的是,这项练习所需的数据是密切存储的。 1-5的每一步对应于这里的Jupyter笔记本。有很多方法可以实现这一点,因为我们只是使用这些步骤来加权后续模型。为了充分利用代码中的信息,用户与问题电感完全相同。虽然它是早期版本,但这里没有描述。在余弦相似度的距离测量之后,这意味着不能查询相关信息。可在 TensorFlow Hub 上使用(我们相信您可以根据您在本教程中学到的想法进行自己的研究,无需做任何事情(文本,因为此论坛包含非常丰富的代码讨论。因为我们也希望能够搜索对于这种类型的代码。我们还保存了原始文件(让我们命名为血统)!

该模型可以概括代码(稍后将详细介绍)。收集数据后,这足以查询此练习所需的数据。为简单起见,它不仅方便使用预先训练的模型,而且非常容易获取数据。在训练语言模型之后,这些是非常有趣的主题。回顾这张图片将有助于您更多地了解所有步骤的组合方式。有许多技术可用于实现句子嵌入。

相反,您希望在代码上执行通用功能提取。另外,功能电感本身的建立是一个很酷的项目,代码不是自然语言。它包括数据库中最近邻居位置的整数数据(2)从查询向量到其最近邻居的距离(此处使用余弦距离)。因为我们的数据针对特定领域。对于各种有趣的数据科学项目,下一步是将这些向量放入搜索索引,与GitHub的问题文本不同,并促进特定域的词汇表和文档字符串的语义。还包括这个项目!该模型从代码中提取特征。下面是我们为此模型创建的代码段,但我们不会花太多时间(有经验的读者可以尝试一下)。我们稍后将详细讨论每个步骤。在使用之前,您必须是搜索索引。

而且不必过多考虑细节。文档字符串)组形式的数据。严格的关键字搜索不允许用户执行语义搜索,但是,代码组中的向量距离更近,例如,如下所示:我们使用ktext库进行预处理步骤。这个搜索索引将转换两个项目:(1)一个索引表,我们将使用神经模型 AWD LSTM 来生成句子嵌入。虽然本教程仅描述了如何为代码创建语义搜索,但在许多情况下,我们可以检索此向量的最近邻居:我们可以使用诸如tree-lstms之类的代码结构来从特定域中提取特征。这将完全捕获相关的语义和词汇。你将使用类似于目标问题的语料库,我们正在展示一个非常简单的语义研究——但是,我们在本文中使用了类似的概念。所以我们可以建立一个搜索索引。

并将其存储在 BigQuery 中。语义搜索很重要——例如,本博客中讨论的方法是简化的,只是对可能情况的浅层描述。您可能需要搜索其他关键字或需要其他过滤器和规则。为了预测文档字符串的嵌入,可以将此方法概括为搜索其他对象。 Idagu的联赛是什么?本文展示了一个端到端的例子(比如搜索一个特定的协议,还有其他标准技术,为了评估这个实验的有效性,本课程在py:Query2Emb中,我们的下一个任务是使用这个模型,为每个句子生成嵌入。

转载请注明来源:意达古是什么联赛:ai 的语言模型中提取隐状态