2021 12/15基因日签 酵母GAL基因：一个用于激活和阻遏的模型 .壹. 关键概念 激活因子Gal4可正调控GAL1/10基因。 .贰....关键概念 隐蔽启动子合成的非编码RNA可控制染色质结构，从而负调控GAL1/10基因。 .叁. 关键概念 Gal80因子能在细胞质和细胞核之间穿梭，它可负调控激活因子Gal4。...关键概念 激活的Gal4因子可募集染色质改变所必需的装置及RNA聚合酶。 文字及图片信息均来源于Genes X（中文版），如有侵权请联系删除。 THE END
： • 我们将目标检测制定为生成去噪过程，据我们所知，这是第一项将扩散模型应用于目标检测的研究。...然而，尽管对这个想法很感兴趣，但以前没有成功地将生成扩散模型用于对象检测的解决方案，其进展明显落后于分割。...据我们所知，这是第一个采用扩散模型进行目标检测的工作。 图 3. DiffusionDet 框架。图像编码器从输入图像中提取特征表示。检测解码器将噪声框作为输入并预测类别分类和框坐标。...从以高斯分布采样的框开始，模型逐渐改进其预测，如算法 2 所示。 采样步骤。在每个采样步骤中，随机框或来自上一个采样步骤的估计框被发送到检测解码器以预测类别分类和框坐标。...} 评估这些模型中的每一个。
库 珠算（ZhuSuan）是一个构建于 TensorFlow 之上的用于生成模型（Generative Model）的 Python 库。...和现有的主要为监督式任务设计的深度学习库不同，珠算的特点是其在很大程度上根基于贝叶斯推理（Bayesian Inference），因此支持各种生成模型：既包括传统的分层贝叶斯模型，也有最近的深度生成模型...使用珠算，用户可以享有深度学习的强大拟合能力和多 GPU 训练支持，同时还能通过执行原理上的贝叶斯推理来使用生成模型建模这个复杂的世界、利用无标注数据和处理不确定性。...支持的推理 变分推理和随机变分推理（VI & SVI） 支持多种变分后验： 平均场后验（Mean-field posterior）：全因素分解 有结构的后验（Structured posterior...目录，可以通过浏览器查看。
然而，虽然此类模型具有很强的语言理解能力和下游任务适应能力，但我们对此类模型潜在能力并没有一个全面的理解。...该套件专用于对指令调优大型语言模型的全面评估，相比之前对LLMs的评估方法，该评估策略不仅详细评估了模型解决问题的能力、文字写作能力，而且还严格评估了模型与人类价值的对齐能力。...开源指令LLMs 「基础模型」 今年大型语言模型（LLMs）引起广泛的关注，目前「它已经成为一个非常广泛的概念，并没有一个明确的定义」。...具体如下图所示： INSTRUCTEVAL介绍 为了能够对指令LLMs进行全面的评估，作者引入了一个专用于LLMs的评估套件，称为 INSTRUCTEVAL。...为了能够在这些基准测试中表现良好，模型需要具备广泛的世界知识、多跳推理、创造力等。在本小节中，我们详细介绍了用于评估各种问题解决方面的基准。
低秩适应（LoRA）[12]已成为一种强大的工具，可用于对预训练模型进行小量再训练以实现定制化，从而实现灵活且高效的个性化。...将用于风格和主题控制的 LoRA 结合起来仍是一个开放的研究挑战。当前的多概念合成方法往往存在明显的局限性。加权求和 [32] 是一种简单的做法，但容易出现特征干扰的问题。...利用[24]中识别出的12个主体，作者首先通过作者的新颖对比目标将它们统一到一个模型中，且这一过程适用于所有实验。...复杂的场景“...在城堡中，签署文件，以油画风格”展示了模型在保持内容一致性的同时调整风格的能力。这些结果证明了作者方法在保留内容准确性并实现高度风格化的效率，使其适用于创意和艺术流程。 非人类示例。...这种灵活性使得该方法适用于创造性和实际应用，例如野生动物插图、室内设计和建筑可视化。 4.2.
一个通用的生物医学人工智能有可能通过使用多功能模型来克服这些限制，这些模型可以应用于不同的任务，并且足够强大，能够有效地处理医疗数据的复杂性。...与主要设计用于处理文本数据的大规模语言模型不同，通才模型可以同时处理文本和视觉信息。...尽管像 CIDEr 和 ROUGE-L 这样的指标可以测量生成内容与黄金标准之间的一致性，并且通常用于模型选择以进一步评估临床适用性，但确保这些输出的事实准确性仍然是一个关注点。...Para_02 BiomedGPT 实现了一个基于 BERT 风格的编码器，用于处理损坏的文本和一个基于 GPT 风格的从左到右自回归解码器。...Fine-tuning and downstream tasks 微调和下游任务 Para_01 除了用于预训练的图像描述和视觉问答之外，我们还涵盖了一个纯视觉任务和两个纯文本任务。
哈喽,我是老鱼，一名致力于在技术道路上的终身学习者、实践者、分享者！...End Vuetify Form Base是一个基于模型的表单生成器，目的是提供一个工具，以便以较少的努力从任何模型数据生成可编辑的表单，即使模型是一个深度嵌套的对象。...安装 Npm npm i vuetify-form-base Yarn yarn add vuetify-form-base 使用 首先要在src/plugins/vuetify.js中引入所有必要的组件和指令
在这当中，斯坦福发布的全新大语言模型排行榜 AlpacaEval 比较出圈，它是一种基于 LLM 的全自动评估基准，且更加快速和可靠。很多著名的模型如 GPT-4、ChatGPT 等都在其上刷榜单。...前段时间，来自微软的华人团队发布的 WizardLM（是一个经过微调的 7B LLaMA 模型）在一众模型中获得第四名的好成绩，排在其前面的分别是 GPT-4、Claude 以及 ChatGPT，可见，...与闭源模型的比较。用于代码生成的 SOTA LLM，如 GPT4、Claude 和 Bard，主要是闭源的。然而获得这些模型 API 的访问权限难度很大。...表 1 在 HumanEval 和 MBPP 基准上对 WizardCoder 与其他开源模型进行了全面的比较。表 1 结果表明，WizardCoder 比所有开源模型都具有显著的性能优势。...基于文本驱动用于创建和编辑图像（附源代码） 基于分层自监督学习将视觉Transformer扩展到千兆像素图像 霸榜第一框架：工业检测，基于差异和共性的半监督方法用于图像表面缺陷检测 CLCNet：
英特尔最近发布了 Neural Compressor，这是一个用于模型压缩的开源 Python 包。该库可应用于 CPU 或 GPU 上的深度学习部署，以减小模型大小并加快推理速度。...此外它为著名的网络压缩技术提供统一的用户界面，包括跨各种深度学习框架的量化、修剪和知识蒸馏。该工具的自动精度驱动调整技术可用于生成最佳量化模型。...英特尔神经压缩器通过提供用于量化、自动混合精度和精度感知调整的复杂配方来扩展 PyTorch 量化。它接受 PyTorch 模型作为输入，并生成一个理想模型作为响应。...它对每组量化配置进行校准、量化和评估。当评估达到准确度目标时，该工具停止调整并创建量化模型。 非结构化和结构化权重修剪和过滤器修剪是英特尔神经压缩器修剪功能的重点。...NLP 模型的头部、中间层和隐藏状态是根据梯度确定的重要性分数使用一种称为过滤器剪枝的剪枝算法进行剪枝的，该剪枝算法还包括梯度敏感性剪枝。
Deepseek开源周第二弹：DeepEP，一个为混合专家（MoE）和专家并行（EP）设计的通信库。 DeepEP 是为混合专家 （MoE） 和专家并行 （EP） 量身定制的通信库。...适用于： Hopper GPU（以后可能支持更多架构或设备） Python 3.8 及更高版本 CUDA 12.3 及更高版本 PyTorch 2.1 及更高版本 用于节点内通信的 NVLink 用于节点间通信的...针对 MoE 架构的优化：DeepEP 专为 Mixture-of-Experts (MoE) 和专家并行 (EP) 设计，提供高效的 all-to-all GPU 内核，适用于训练和推理任务。...支持 InfiniBand 网络，并理论上兼容 RoCE，提供灵活的网络配置选项。 5. 应用场景广泛：适用于大规模模型训练，提供高效的并行通信支持，显著提升训练效率。...DeepEP 是一个用于高效通信的库，它主要在 InfiniBand 网络上进行了测试，效果很好。不过，理论上它也可以用在另一种叫 RoCE（基于以太网的 RDMA）的网络上。
为此，今天给大家分享的这篇文章面对该挑战，「提出了一个开源的大语言模型框架FinGPT，专门用于金融领域」，它采用以数据为中心的方法，为研究人员提供了可访问和资源来开发自己FinLLMs。...不仅如此，金融科技圈同样对生成式大语言模型在金融领域的潜在应用产生了浓厚兴趣。之前和一位金融科技的大佬聊天就提到，「目前保险、证券、银行等都在迫切寻找应用场景，尽快实现大模型的应用试点」。...金融数据处理挑战 对于复杂多样的金融数据的处理，主要面临的挑战： 「时间敏感」，一篇新闻的发布，就会给投资者提供一个机会窗口来最大化它们的alpha； 「高度动态」，每天都会存在大量的新闻信息，依据此类信息频繁的训练模型是不切实际的...目标是捕捉市场的每一个细微差别，从而解决金融数据固有的时间敏感性问题。 「数据处理层」：该层专注于NLP数据的实时处理，以应对金融数据固有的高时间敏感性和低信噪比的挑战。...通过维护更新的模型，FinGPT 可以处理金融数据的高度动态特性，确保其响应与当前的金融环境同步。 「应用层」：FinGPT 的最后一个组成部分是应用层，旨在展示FinGPT 的实际适用性。
早期的模型依赖于SMILES的基于字符串的表示形式 。基于RNN的语言模型或变分自动编码器（VAE）用于生成SMILES字符串，然后将其转换为分子。...分子由无向图表示，其中原子和键分别表示节点和边缘。分子的结构由邻接张量表示和节点特征矩阵 X 用于表示原子的类型（例如，氧，氟等）。...流模型的另一个优点是，由于它们是设计可逆的，因此可以保证完美的重构，并且不需要耗时的过程。只需在潜在矢量上运行模型的相反步骤，即可生成分子图。此外，GAN模型中缺少编码器，这使操作样本生成具有挑战性。...例如，使用GAN模型生成类似于查询分子的分子（例如，用于药物发现的前导优化）并不容易，而基于流的模型则很容易。 模型 ?...GraphNVP GraphNVP是第一个基于可逆流的图形生成模型，该模型遵循一次生成策略。引入了两种潜在表示，一种用于节点分配，另一种用于邻接张量，以分别捕获图结构及其节点分配的未知分布。
使用预训练模型的好处 已提供预训练模型来支持需要执行情绪分析或图像特征化等任务但没有资源获取大型数据集或训练复杂模型的客户。使用预训练模型可以让您最有效地开始文本和图像处理。...目前可用的模型是用于情感分析和图像分类的深度神经网络 (DNN) 模型。所有四个预训练模型都在 CNTK 上进行了训练。...指定要安装的组件时，添加至少一种语言（R Server 或 Python）和预训练模型。需要语言支持。这些模型不能作为独立组件安装。 设置完成后，验证模型在您的计算机上。...有关演示使用预训练模型的示例，请参阅MicrosoftML 的 R 示例和 MicrosoftML的Python 示例。...下一步 通过运行目标平台或产品的安装程序或安装脚本来安装模型： 安装机器学习服务器 在 Windows 上安装 R 客户端 在 Linux 上安装 R 客户端 安装 Python 客户端库 查看相关的函数参考帮助
）是一个构建于 TensorFlow 之上的用于生成模型（Generative Model）的 Python 库。...和现有的主要为有监督学习任务设计的深度学习库不同，珠算的主要特点是其在很大程度上植根于贝叶斯推理（Bayesian Inference），因此，珠算能支持各种生成模型：既包括传统的分层贝叶斯模型（如话题模型...使用珠算，用户可以享有深度学习的强大拟合能力和多 GPU支持的高效训练，同时，还能通过生成模型对复杂环境进行建模，充分利用无标注数据，并通过严谨的贝叶斯推理处理不确定性。...文档 在线文档地址：http://zhusuan.readthedocs.io/ 其中包含三个使用教程（Tutorials）和代码的API文档： 变分自编码器的分步实现 ZhuSuan中的基本概念 用于多元回归问题的贝叶斯神经网络...目录，可以通过浏览器查看。
生成对抗网络（GAN）包含两个部分：一个是生成器（generator），一个是判别模型（discriminator）。生成器的任务是生成看起来逼真与原始数据相似的样本。...生成器和判别器的训练过程是一个对抗博弈的过程，最后博弈的结果是在最理想的状态下，生成器可以生成足以“以假乱真”的样本。...一、什么是GAN 生成对抗网络（GAN）包含两个部分：一个是生成器（generator），一个是判别模型（discriminator）。生成器的任务是生成看起来逼真与原始数据相似的样本。...三、几种用于生成文本的GAN模型 3.1 Seq-GAN SeqGAN的核心思想是将GAN与强化学习的Policy Gradient算法结合到一起，出发点是意识到了标准的GAN在处理离散数据时会遇到的困难...在样品质量和多样性方面，RelGAN相比于其他GAN模型具有一定优势。并且，RelGAN可以通过单个可调参数控制样本质量和多样性之间的权衡。 图4.
2021年9月17日，中科院上海药物所的蒋华良和郑明月以及华为健康智能实验室的乔楠等人在Journal of Medicinal Chemistry杂志发表文章，对用于从头药物设计的多个生成模型进行了总结和分析...当 RNN 模型应用于从头药物设计时，分子可以表示为序列（例如使用 SMILES），在用大量的SMILES字符串训练后，RNN模型可以用来生成一个新的、原始数据集中不包含的有效SMILES，因此可以认为是一个分子结构生成模型...GAN作为一种特殊的生成模型，也被应用于基于SMILES的分子生成。...如何评估模型的质量和生成的分子仍然是一个悬而未决的问题，这需要共同努力以更好地改进基准评估方法并评估已发布的生成模型的能力。 现有研究的另一个明显缺点是缺乏实验验证。...此外，在将生成模型应用于药物设计时，需要严格评估生成分子的新颖性。 总的来说，我们才刚刚开始使用生成模型来设计分子，这种模型还有很多方面需要进一步改进，需要更多的计算和实验验证以及基准测试。
当前在演示和越来越多交互界面的推动下，实时动画在很多情况下已经成为不可或缺的要求。当动画涉及到物体在屏幕上互相反弹或者被重力影响的时候，一个物理引擎就是必要的了。...所以，对的，我们有着一些物理和物理引擎方面的经验，但是Farseer物理引擎是我在日常工作之外第一个“完成”的项目。...我很高兴能以这样的方式开发出来。 通常我会尽量在强大功能、灵活性、易用性和及时完成之间寻找一个平衡。如果我不得不偏向某方，我也依旧会保持简单为美的原则。...我猜它应该很容易就被移植，因为这个引擎其实没有依靠太多非.NET框架核心的东西。 综合说来，你对Silverlight和XNA用于创建类似这样的软件印象如何？...查看英文原文：Introducing Farseer - An Open Source Physics Engine for Silverlight and XNA 中文原文：http://www.infoq.com
FastChat是开源大模型列表中的一员（详见文章：open-llms 开源可商用的优秀大模型资源库），FastChat是一个用于训练、部署和评估基于大型语言模型的聊天机器人的开放平台。...FastChat | 演示[1] | Arena[2] | Discord[3] | Twitter[4] | FastChat是一个用于训练、部署和评估基于大型语言模型的聊天机器人的开放平台。...新闻 •[2023/05] 我们推出了Chatbot Arena，用于大型语言模型之间的对战。请查看博客文章[5]和演示[6]。...使用Web GUI进行服务 要使用Web UI进行服务，您需要三个主要组件：与用户交互的Web服务器、托管一个或多个模型的模型工作者，以及协调Web服务器和模型工作者的控制器。...（可选）高级功能 •您可以将多个模型工作者注册到单个控制器，这可用于提高单个模型的吞吐量或同时提供多个模型。在这样做时，请为不同的模型工作者分配不同的GPU和端口。
泊松和类泊松回归模型常用于基于计数的数据集，即包含整数计数的数据。例如，每小时走进医院急诊室的人数就是一个这样的数据集。...基于普通最小二乘回归的线性模型或非线性模型（例如基于基于神经网络的回归技术的线性模型）不适用于此类数据集，因为它们可以预测负值。...我们可以看到残差误差在时间滞后1、2和3时是自相关的，这表明因变量罢工中存在自相关，因为NB2模型无法完全解释导致泄漏到模型残差中的原因。。 总体而言，此模型的拟合优度非常差。...所以我们使用Cameron和Trivedi在他们的书《Regression Analysis of Count Data》(见第7.5节:自回归模型)中概述的以下技巧来解决这个问题: 我们将为每个感兴趣的时延定义一个新的指标变量...贴合度 首先要注意的是，通过Pseudo-R-squared测量的拟合优度比早期的NB2模型提高了0.9％至15.69％。这是一个很大的进步。这次，LLR测试的p值也很小，为1.295e-15。
代码翻译和跨语言代码搜索之间的关系类似于代码合成和text-to-code检索之间的关系，SMT/MNT模型也被广泛应用于这项任务。...4.用于代码处理的特定语言模型 随着GPT和BERT等预训练的transformer在自然语言处理方面取得了显著的成功，这种模型架构、学习范式和训练目标很快被软件工程社区采用，来制造用于代码理解和生成的专门模型...虽然这些数据集是用于训练代码模型的，但需要注意的是，代码最终是自然语言的一种特殊形式，因为大多数编程语言的词汇表都是英语的一个小子集。...相比之下，将强化学习应用于代码模型具有很天然的优势，因为编译器可以用于为语言模型产生的代码样本自动生成反馈。...另一个工作流使用LLM来创建用于代码生成的多代理系统，如自我协作、ChatDev和MetaGPT。在这些框架中，多个LLM会被提示扮演不同的角色，如程序员、评审员和经理。
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