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我的秋招经历
编程算法
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首先介绍一下我的背景,我本科就读于一所双非软件工程专业,后考研到了末流211的计算机科学与技术专业
mathor
2023-01-30
4.6K
1
$\mathcal{Y}$-Tuning: 通过对标签表征进行微调的深度学习新范式
编程算法
ACL2022有一篇名为《\mathcal{Y}-Tuning: An Efficient Tuning Paradigm for Large-Scale Pre-Trained Models via Label Representation Learning》的投稿,从标题上就吸引了我的注意,不同于Fine-Tuning、Adapter-Tuning、Prompt-Tuning,这篇文章的创新之处在于,不调整输入文本特征与大规模预训练模型的参数,仅通过学习标签的特征,以往很少见到论文去学习标签的特征。虽然最终效果可能仍无法与微调相比,但它在节省计算成本方面有很大的优势,并有可能通过后续研究进一步提高性能
mathor
2021-12-14
710
0
训练一个专门捣乱的模型
编程算法
三位韩国人在EMNLP 2021 Findings上发表了一篇论文,名为Devil’s Advocate: Novel Boosting Ensemble Method from Psychological Findings for Text Classification,其中Devil's Advocate有一部同名电影,翻译过来叫「魔鬼代言人」,他们主要挑战的是传统模型融合的方法,例如硬投票(Hard-Voting)、软投票(Soft Voting)、Bagging等。源码在HwiyeolJo/DevilsAdvocate
mathor
2021-11-19
572
0
跨语言对比学习
编程算法
猿辅导在EMNLP2021上的一篇论文Aligning Cross-lingual Sentence Representations with Dual Momentum Contrast提出基于双Momentum网络的对比学习方法。对比学习最近非常火,尤其是以SimCES为首所提出的利用Dropout作为正样本的无监督学习方法。猿辅导的这篇论文和SimCES却不一样,它主要是从网络整体架构入手,基于Momentum网络提出了一种有监督的跨语言句子相似度计算方法
mathor
2021-11-17
585
0
从零训练一个超越预训练的NLP模型
编程算法
NLP 服务
本文基于Arxiv上的一篇论文NLP From Scratch Without Large-Scale Pretraining: A Simple and Efficient Framework,清华的几位研究者提出一种任务驱动的语言模型TLM(Task-driven Language Modeling)。不需要大规模的预训练,从零训练一个大模型也能取得SOTA的效果,源码在yaoxingcheng/TLM
mathor
2021-11-17
1.3K
0
简单到令人沮丧的替代MLM的预训练任务?
NLP 服务
编程算法
EMNLP2021有一篇论文标题名为Frustratingly Simple Pretraining Alternatives to Masked Language Modeling,翻译过来就是「简单到令人沮丧的替代MLM的预训练任务」。但我给它加了个问号,因为我觉得首先作者提出的这些方法,对于模型来说太难了,即便是让我去做他所提出的这些预训练任务,我都不一定做得出来。其次是从结果来看效果似乎一般般
mathor
2021-11-12
1.1K
0
Child Tuning: 反向传播版的Dropout
编程算法
这篇文章主要是对EMNLP2021上的论文Raise a Child in Large Language Model: Towards Effective and Generalizable Fine-tuning进行讲解。论文标题有些抽象,但是用作者的话来说,这篇论文的思想可以归结为两个词:Child Tuning
mathor
2021-11-10
1.3K
0
概率图模型详解
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
概率图模型(Probabilistic Graphical Model)就是一类用图来表达随机变量之间关系的概率模型:
mathor
2021-04-02
1.5K
0
矩阵分析(十三)矩阵分解
serverless
编程算法
设A\in \mathbb{C}_r^{m\times n},则存在B\in \mathbb{C}_r^{m\times r}, C\in \mathbb{C}_r^{r\times n},满足
mathor
2021-04-02
1.6K
0
BPE算法详解
NLP 服务
编程算法
es
在NLP模型中,输入通常是一个句子,例如"I went to New York last week.",一句话中包含很多单词(token)。传统的做法是将这些单词以空格进行分隔,例如['i', 'went', 'to', 'New', 'York', 'last', 'week']。然而这种做法存在很多问题,例如模型无法通过old, older, oldest之间的关系学到smart, smarter, smartest之间的关系。如果我们能使用将一个token分成多个subtokens,上面的问题就能很好的解决。本文将详述目前比较常用的subtokens算法——BPE(Byte-Pair Encoding)
mathor
2021-04-02
3.1K
0
矩阵分析笔记(六)矩阵等价与线性映射的最简表示
编程算法
矩阵A\cong B的充分必要条件是存在m阶可逆矩阵P及n阶可逆矩阵Q,使PAQ=B
mathor
2020-10-15
1.6K
0
矩阵分析笔记(五)线性映射
编程算法
设V_1,V_2是数域\mathbb{F}上两个线性空间,映射\mathscr{A}:V_1→V_2,如果它保持加法和数乘法:
mathor
2020-09-30
1.8K
0
Human Language Processing——Alignment Train
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
在算所有的候选对齐预测的总和之前,我们先看看一个候选对齐预测是怎么计算的。HMM,RNN-T和CTC的计算方式都是一模一样的。我们往后只用 RNN-T 来当作例子。首先我们找出一条候选对齐,比如h = ∅c∅∅a∅t∅∅。$P(h|X)$就等于每个位置的发射概率和转移概率的连乘
mathor
2020-08-05
542
0
linux编译运行c++程序
c++
打包
linux
编程算法
以一个简单的算法题为例,How do you count the occurrence of a given character in a string?要求保存程序名为count-character-in-string.cc,运行方式为 ./count-character-in-string your-string
mathor
2020-07-27
9.5K
0
BERT的PyTorch实现
批量计算
pytorch
编程算法
本文主要介绍一下如何使用 PyTorch 复现BERT。请先花上 10 分钟阅读我的这篇文章 BERT详解(附带ELMo、GPT介绍),再来看本文,方能达到醍醐灌顶,事半功倍的效果
mathor
2020-07-27
888
0
Beyond Accuracy:Behavioral Testing of NLP Models with Checklist 论文阅读
腾讯云测试服务
黑盒测试
NLP 服务
功能测试
编程算法
本文主要介绍以及翻译一篇 ACL2020 Best Paper Beyond Accuracy:Behavioral Testing of NLP Models with Checklist
mathor
2020-07-14
1.2K
0
fastText细节及实践
编程算法
fastText模型是类似CBOW的三层结构,关于这个结构的介绍,很多博客都讲了,这里我不多赘述,我主要叙述一下其中的部分细节
mathor
2020-06-18
1.2K
1
NNLM的PyTorch实现
pytorch
编程算法
java
批量计算
NLP 服务
本文主要首先介绍一篇年代久远但意义重大的论文A Neural Probabilistic Language Model(2003),然后给出PyTorch实现
mathor
2020-06-11
1.4K
0
Seq2Seq与注意力机制
神经网络
编程算法
在基于词语的语言模型中,我们使用了循环神经网络。它的输入时一段不定长的序列,输入却是定长的,例如输入:They are,输出可能是watching或者sleeping。然而,很多问题的输出是不定长的序列。以机器翻译为例,输入是一段英文,输出是一段法语,输入和输出皆不定长,例如
mathor
2020-04-10
611
0
模型融合
机器学习
编程算法
一般来说,通过融合多个不同模型的结果,可以提升最终的成绩,所以这以方法在各种数据竞赛中应用非常广泛。模型融合又可以从模型结果、模型自身、样本集等不同的角度进行融合。通过这篇文章,希望能让大家真正理解各种模型融合的方式及原理
mathor
2020-04-08
1.5K
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