什么是机器学习中的特征提取？特征提取是数据分析和机器学习中的基本概念，是将原始数据转换为更适合分析或建模的格式过程中的关键步骤。特征，也称为变量或属性，是我们用来进行预测、对对象进行分类或从数据中获取见解的数据点的特定特征或属性。本质上，特征提取涉及以增强给定任务的数据质量和相关性的方式选择、转换或创建这些特征。它是干什么用的？由于多种原因，它是一项不可或缺的技术：降维：在许多数据集中，可能存在许多特征，这可能导致一种称为维数灾难的现象。高维数据可能具有挑战性，并可能导致机器学习模型过度拟合。特征提取技术有助于减少维数，同时保留基本信息。降噪：原始数据通常包含噪声或不相关的信息，可能会影响模型

Bert-vits2更新了版本V210，修正了日/英的bert对齐问题，效果进一步优化；对底模使用的数据进行优化和加量，减少finetune失败以及电音的可能性；日语bert更换了模型，完善了多语言推理。更多情报请参考Bert-vits2官网：https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/2.1最近的事情大家也都晓得了，马督工义无反顾带头冲锋，身体力行地实践着横渠四句：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本次我们基于Bert-vits2的新版本V210，复刻马督工，向他致敬。Bert-vits2V210整备数据集我们知

之前我们使用Bert-VITS2V2.0.2版本对现有的原神数据集进行了本地训练，但如果克隆对象脱离了原神角色，我们就需要自己构建数据集了，事实上，深度学习模型的性能和泛化能力都依托于所使用的数据集的质量和多样性，本次我们在本地利用Bert-VITS2V2.0.2对霉霉讲中文的音色进行克隆实践。霉霉讲中文的原始音视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1bB4y1R7Nu/这一段是基于HeyGen项目的AI音色克隆以及唇形合成技术，全片1分钟左右，中文和英文各30秒，因为我们只克隆中文音色部分，那么将英文部分截去，留下30秒的中文音频素材。Bert-VITS

前情提要：CSDN上一篇文章讲述了BERT的全流程，但我们要做的是复现tinyBERT。BERT是一个大家族，里面有BERT-Tiny,BERT-Base，BERT-large等等。他们的主要区别仅仅是结构不一样，但是我们今天复现的tinyBERT是和他们不一样的，他的BERT在后面。这就决定了它不只是结构不同，训练方式也是不同的。结构差异：    为了介绍结构的差异，我们先来读一个BERT的设置文档BERTconfig，一个config便可以决定一个BERT的结构。{"hidden_size":384,#决定token被编码的长度，即特征长度"intermediate_size":1536,

大家好，我是微学AI，今天给大家讲一下大模型的实践应用6-百度文心一言的基础模型ERNIE的详细介绍，与BERT模型的比较说明。在大规模语料库上预先训练的BERT等神经语言表示模型可以很好地从纯文本中捕获丰富的语义模式，并通过微调的方式一致地提高各种NLP任务的性能。然而，现有的预训练语言模型很少考虑融入知识图谱(KGs)，知识图谱可以为语言理解提供丰富的结构化知识。我们认为知识图谱中的信息实体可以通过外部知识增强语言表示。在这篇论文中，我们利用大规模的文本语料库和知识图谱来训练一个增强的语言表示模型(ERNIE)，它可以同时充分利用词汇、句法和知识信息。实验结果表明，ERNIE在各种知识驱动

按照固有思维方式，深度学习的训练环节应该在云端，毕竟本地硬件条件有限。但事实上，在语音识别和自然语言处理层面，即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型，对于预算有限的同学们来说，也没必要花冤枉钱上“云端”了，本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2V2.0.2模型。Bert-VITS2V2.0.2基于现有数据集目前Bert-VITS2V2.0.2大体上有两种训练方式，第一种是基于现有数据集，即原神各角色已经标注好的语音数据，这部分内容是公开的，但是不能商用，可以在这里下载：https://pan.ai-hobbyist.org/Genshin%20Datasets/%E4%B8%A

Bert-vits2项目近期炸裂更新，放出了v2.0.2版本的代码，修正了存在于2.0先前版本的重大bug，并且重炼了底模，本次更新是即1.1.1版本后最重大的更新，支持了三语言训练及混合合成，并且做到向下兼容，可以推理老版本的模型，本次我们基于新版V2.0.2来本地推理原神小姐姐们的音色模型。具体的更新日志请参见官网：https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases模型配置首先克隆官方最近的v2.0.2代码：gitclonehttps://github.com/fishaudio/Bert-VITS2.git随后在项目的根目录创建Data目录c

大语言模型(LLM)压缩一直备受关注，后训练量化（Post-trainingQuantization) 是其中一种常用算法，但是现有PTQ方法大多数都是integer量化，且当比特数低于8时，量化后模型的准确率会下降非常多。想较于Integer(INT)量化，FloatingPoint(FP)量化能更好的表示长尾分布，因而越来越多的硬件平台开始支持FP量化。而这篇文章给出了大模型FP量化的解决方案。文章发表在EMNLP2023上。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.16836代码地址：https://github.com/nbasyl/LLM-FP4要了解本文，必须

语义搜索是一种先进的信息检索技术，旨在通过理解搜索查询和搜索内容的上下文和含义来提高搜索结果的准确性和相关性。与依赖于匹配特定单词或短语的传统基于关键字的搜索不同，语义搜索会考虑查询的意图、上下文和语义。语义搜索在搜索结果的精度和相关性至关重要的应用中非常宝贵，例如从大型数据库中检索信息、电子商务产品搜索、企业搜索以及改善搜索引擎和虚拟助手中的用户体验。传统的基于关键字的搜索依赖于匹配特定的单词或短语，而语义搜索则考虑查询的意图、上下文和语义。NLP中的语义搜索如何工作？自然语言处理（NLP）上下文中的语义搜索是指应用NLP技术通过理解搜索查询和正在搜索的内容的含义和上下文来增强搜索结果的准确

诸公可知目前最牛逼的TTS免费开源项目是哪一个？没错，是Bert-vits2，没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型，基本上解决了VITS的语气韵律问题，在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训练，学习到通用的语言表示，然后将这些表示用于下游任务的微调。相比传统的基于词嵌入的模型，BERT引入了双向上下文信息的建模，使得模型能够更好地理解句子中的语义和关系。BERT的模型结构基于Transformer，它由多个编码器层组成。每个编码器层都有多头自注意力机制和前馈神经网络，用于对输入序列进行多