Stanford CS224N - NLP w/ DL | Winter 2021 | Lecture 4 - Syntactic Structure and Dependency Parsing
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AI/cs231n
[ 강의 키워드 ] Syntatic Structure : "구문 구조", 문장을 하위구조로 쪼개어 보는 것 Constituency Structure : "구성 구조", 구문구조 방법중 하나 Dependency Structure : "의존 구조", 구문구조 방법중 하나 Universial dependencies : 위의 Constituency Structure 와 Dependency Structure 를 동시에 사용하는 구조 Dependency Grammar : 말그대로 의존구조의 문법 Treebank : 구문 분석한것을 tree 구조로 저장해놓은 것(사이트) Parser : 구문 분석기 Dependency Parser : 의존구조 분석기 (강의 뒷부분 메인 주제) Greedy transition-base..
Stanford CS224N NLP with Deep Learning | Spring 2022 | Guest Lecture: Scaling Language Models 강의 요약
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AI/cs224n
https://www.youtube.com/watch?v=UFem7xa3Q2Q&list=PLoROMvodv4rOSH4v6133s9LFPRHjEmbmJ&index=24 위 스탠퍼드 cs224n 강의를 듣고 요약한 글 입니다. 틀린 부분은 지적해주시면 감사하겠습니다.^^ outlines 1. motivations for LM, 2. Orders of Magnitude of Data, 3. Universality of Scaling Laws, 4. scale up LM - consiquencies Fermi Estimates for LM 문제, 기초지식+논리추론, 효율적 대략적 근사치 추정 Why you study language? — motivation AI : our species best attempt ..
Transformer Encoder 동작 분석
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AI/cs224n
30일 첼린지 1일차, 금요일 forward 순 ​ 'I like staying at home.' 이란 문장이, transformer 모델에 들어가서 output으로 나오는 과정을 원리와 데이터의 흐름을 중심으로 차근차근 생각해보았다. ​ 0. input sentence tokenizing input >>> 'I like staying at home.' tokenized >>> ['i', 'like', 'stay', '##ing', 'at', 'home', '.'] output(token_to_id) >>> [151, 3751, 6758, 19, 534, 616, 1, , , ..., ] output.shape = (max_seq_len, ) ​ WordPiece(BERT), 은전한닢, Mecab 등의 ..
/bin/bash^M: bad interpreter: No such file or directory 오류
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Embedded Systems/리눅스
http://chomman.github.io/blog/linux/binshm-bad-interpreter-no-such-file-or-directory-%EC%98%A4%EB%A5%98-%EB%B0%9C%EC%83%9D-%EC%8B%9C/ /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory 오류 발생 시 linux 에서 스크립트 실행할 때 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory 와 같은 에러 메시지가 나타날 때가 있다. chomman.github.io 윈도우에서 스크립트 파일을 만들고, 리눅스에서 실행해서 발생하는 오류라고 한다. 오류의 이유는 개행문자가 윈도우와 리눅스가 서로 달라 호환이 안되기 때문이..
pip과 conda의 차이
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소프트웨어/Python
특정 패키지들은 pip을 이용해 환경에 설치해야한다. 이런 경우, conda의 어떤 가상환경에 설치되는걸까? 결론은, pip을 직접 사용하는 경우, global version의 pip을 사용해, 가상환경 밖에 패키지가 설치된다. 따라서, 특정 conda 가상환경에 설치하기 위해서는, 가상환경의 경로를 찾아 다음과 같이 명시적으로 pip 을 이용해 설치할 수 있다. ~/anaconda3/envs/my_env/bin/pip install my_package 출처! https://blog.naver.com/jinp7/222609693992