Learning to Reason with LLMs -- OpenAI o1 论文详解

OpenAI o1使用强化学习训练模型，通过Chain of Thought思维链来进行推理。最重要的是它指出了新的方向。虽然只是思维链，模型本身没什么提升，但这意味着你可以堆算力来产出高质量的问答。然后把这些问答再喂给更小的模型。然后再用更小的模型微调大模型。然后大模型再继续cot产出更好的问答。这就是一个指数性的爆发。原本以为ai很难又再大的模型突破，但现在看来应该会沿着势头继续下去。

GPT-4 Technical Report论文阅读

我们创建了 GPT-4，这是 OpenAI 在扩展深度学习方面努力的最新里程碑。GPT-4 是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，发出文本输出），虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，但在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现。例如，它通过了模拟律师考试，分数大约在考生的前 10% 左右;相比之下，GPT-3.5 的分数大约在最低 10% 左右。我们花了 6 个月的时间，利用我们的对抗性测试计划和 ChatGPT 的经验教训，迭代调整 GPT-4 ，从而在事实性、可指导性和拒绝越过护栏方面取得了有史以来最好的结果（尽管远非完美）。

Encoder-Decoder框架与Attention机制

本书详细介绍了Encoder-Decoder框架及其在聊天机器人中的应用。首先，解释了Encoder-Decoder的基本概念和工作原理，接着展示了其在聊天机器人中的具体应用，包括数据预处理、训练模型和模型应用的步骤。 Attention机制部分深入探讨了计算相似度矩阵的不同方式，比较了论文提出的方法和更常用的方法。书中还介绍了Self-Attention机制和多头注意力（Multi-Head Attention），并分析了Attention与Self-Attention的区别。最后，书中展示了在Self-Attention机制下构建一个Encoder的详细过程。

ERNIE3.0论文解读

这篇文章解读了ERNIE3.0论文，首先回顾了从ERNIE 1.0开始的知识集成和模型架构，包括数据规模和预训练任务。接着，介绍了ERNIE 2.0的预训练任务、模型结构及其与BERT的比较。然后，深入解析了ERNIE 3.0的模型总览、预训练任务和实验结果。最后，讨论了fine-tune实验的结果，全面展示了ERNIE模型的演进和在自然语言处理中的应用效果。

Bertopic主题模型原理详解

这篇文章介绍了Bertopic主题建模的关键技术，包括Nearest-Neighbor-Descent算法用于构建K近邻图、UMAP降维算法学习高维空间中的流形结构并构造Loss函数使高维和低维表示相近。然后，解释了TF-IDF算法的原理及其在Sklearn中的实现，并讨论了其不足之处。文章还介绍了c-TF-ICF创建文本表示的方法和MMR（Maximal Marginal Relevance）算法，全面展示了Bertopic主题建模的技术细节和实现方法。

文本建模PLSA与LDA模型

这篇文章介绍了文本建模中的PLSA与LDA模型。首先，讨论了文本生成过程，包括Unigram Model和n-gram model。接着，详细介绍了PLSA（概率潜在语义分析）模型和LDA（潜在狄利克雷分配）模型，并解释了选择这些分布的原因。文章还提供了Python实现的步骤，包括文本预处理（分词）、LDA分析和结果展示。最后，讨论了通过困惑度（Perplexity）选择主题数目的方法，全面展示了PLSA与LDA在文本建模中的应用和效果。

transfromer-XL论文详解

这篇文章详细解析了Transformer-XL论文。首先介绍了基础的Vanilla Transformer，并解释了其局限性。接着，介绍了Transformer-XL的Segment-Level Recurrence机制，该机制通过在段级别循环状态来克服长序列依赖问题。然后，讨论了相对位置编码（Relative Position Encodings）的重要性及其实现方法，以提高模型在处理长序列时的效率和准确性。最后，文章总结了Transformer-XL的创新点及其在长序列建模中的优势，全面展示了该模型的技术细节和应用效果。

transformer机制

这篇文章详细介绍了Transformer机制。首先，解释了应用残差思想的自注意力（self-Attention）编码器，并介绍了如何加入位置信息（Position Embedding）。接着，深入解析Transformer模型的结构，包括解码器（Decoder）的第一层和第二层自注意力机制。最后，解释了为什么第二层不需要做mask的原因。通过这些内容，全面展示了Transformer在自然语言处理中的创新和技术细节。

Word2Vec进阶 - GPT2

这篇文章介绍了Word2Vec的进阶技术——GPT-2。首先，讨论了GPT-2的网络结构和预训练任务。接着，介绍了GPT-2在机器翻译、自动摘要生成和阅读理解中的应用，并讨论了其在Zero-shot、One-shot和Few-shot学习中的表现。最后，分析了BERT与GPT-2的区别，详细解释了两者在模型架构和应用场景上的不同。通过这些内容，全面展示了GPT-2在自然语言处理中的创新和优势。

Word2Vec进阶 - Bert

这篇文章介绍了Word2Vec的进阶技术——BERT。首先介绍了BERT及其结构，包括BERT的输入和输出形式。然后详细讨论了BERT的两个预训练任务：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。最后总结了BERT的优势，并简要介绍了ERNIE和ERNIE2.0，以及预训练的连续学习方法。通过这些内容，全面展示了BERT在自然语言处理中的创新与应用。