y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...第一个模型隐含了截距项，而第二个模型显式地进行了指定。 当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。...y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。 如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version
比如粉碎、射击手机或是直接扔进水里，但取证专家仍然可以找到手机里的证据。 如何获取损坏了的手机中的数据呢？ ?...他们还输入了具有多个中间名和格式奇奇怪怪的地址与联系人，以此查看在检索数据时是否会遗漏或丢失部分数据。此外，他们还开着手机GPS，开着车在城里转来转去，获取GPS数据。...要知道，在过去，专家们通常是将芯片轻轻地从板上拔下来并将它们放入芯片读取器中来实现数据获取的，但是金属引脚很细。一旦损坏它们，则获取数据就会变得非常困难甚至失败。 ?...图2：数字取证专家通常可以使用JTAG方法从损坏的手机中提取数据 数据提取 几年前，专家发现，与其将芯片直接从电路板上拉下来，不如像从导线上剥去绝缘层一样，将它们放在车床上，磨掉板的另一面，直到引脚暴露出来...比较结果表明，JTAG和Chip-off均提取了数据而没有对其进行更改，但是某些软件工具比其他工具更擅长理解数据，尤其是那些来自社交媒体应用程序中的数据。
预训练模型的原理与工作机制3.1 语言表示学习预训练模型通过学习大规模语料库中的语言表示来捕捉词汇、句法和语义等信息。...预训练模型在文本生成中的应用4.1 GPT-3的文本生成GPT-3是由OpenAI提出的预训练模型，具有1750亿个参数。...预训练模型在情感分析中的应用5.1 情感分析模型的微调预训练模型在情感分析任务中可以通过微调来适应特定领域或应用。通过在包含情感标签的数据上进行微调，模型能够更好地理解情感色彩，提高情感分析的准确性。...)5.2 情感分析应用预训练模型在情感分析应用中具有广泛的实用性。...从文本生成到情感分析，再到语义理解，预训练模型在各个领域都展现出强大的潜力。
由于待训练的模型参数很多（增加model capacity），而专门针对检索任务的有标注数据集较难获取，所以要使用预训练模型。 2....预训练模型在倒排索引中的应用 基于倒排索引的召回方法仍是在第一步召回中必不可少的，因为在第一步召回的时候我们面对的是海量的文档库，基于exact-match召回速度很快。...文档真实词语权重的估计如下，这个值作为我们训练的label： Q T R_{t, d}=\frac{\left|Q_{d, t}\right|}{\left|Q_{d}\right|} 其中， Q_...例如对于QA中的question，可以把训练目标定为包含答案的句子、或者包含答案的文章title，然后用seq2seq模型训练，再把模型生成的文本加到query后面，形成扩增的query。...对，对于一个document，先得到其门控向量G, 然后去和实际的query进行对比： T为真实query的bag of words 下一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用
在现代机器学习中，大模型（如深度神经网络和变换器模型）已经变得非常普遍。然而，这些模型的训练过程往往受到噪声数据的干扰。去噪技术在提高模型的性能和稳定性方面起着关键作用。...常见的数据增强方法包括： 图像旋转和翻转：在图像分类任务中，随机旋转或翻转图像可以生成多样化的训练样本。...随机裁剪和缩放：改变图像的大小或随机裁剪图像的一部分，使模型对不同尺度和视角的数据更具鲁棒性。 噪声注入：在原始数据中添加随机噪声，使模型能够更好地应对真实世界中的噪声数据。 3....Dropout：在训练过程中，随机丢弃一定比例的神经元，避免模型对特定神经元的依赖。 早停：在验证集上监控模型性能，当性能不再提升时，提前停止训练，防止过拟合。 4....对比学习：如SimCLR，通过使相同图像的不同增强视图接近，并使不同图像远离，来学习图像表示。 结论 去噪技术在大模型训练中至关重要，它们不仅能够提高模型的泛化能力，还能增强模型对噪声和攻击的鲁棒性。
说到美国动漫《芝麻街》中的BERT，很多人就会自然而然想到他的好朋友ERNIE，在科技圈中的BERT和ERNIE也经常被同时cue到…… 有趣的是，昔日的“好朋友”竟然来自中美两家科技巨头，这个关系可以说是相当的微妙...谷歌BERT，对于混迹于科技圈的程序猿肯定不陌生，如果你的研究领域刚好是NLP，可能会对BERT有更深入的了解，它是去年由谷歌发布的预训练模型，曾在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现优异。...现在ERNIE再次重大升级，发布了持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0，及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型。...2019百度AI开发者大会 百度CTO王海峰讲解ERNIE 在更早的5月份谷歌I/O大会中，谷歌宣布推出全新的BERT语言学习模型，谷歌AI大牛Jeff Dean 似乎也在为BERT的新进展站台。...2019谷歌I/O大会 谷歌大神Jeff Dean讲解BERT 开扒这么多BERT和ERNIE的“爱恨纠葛”。
）中，您需要一个预先训练好的模型、一个运行时环境、数据清洗，特征转换，以及后期逻辑处理转换模型，以便得到期望的结果。...让我们简单地看一看如果您要使用深度学习模型通常需要完成的步骤： 获得一个适合你需要的训练有素的深度学习模式。深度学习模型往往（非常）庞大和（非常）复杂，有些模型甚至还没有被很好地理解。...入门 从 MAX 网站中选择所需的模型，克隆引用的 GitHub 存储库（它包含您需要的所有内容），构建并运行 Docker 映像。 注意：Docker 镜像也在 Docker Hub 上发布。...Docker 容器提供了从 Model Asset Exchange 探索和使用深度学习模型所需的所有功能。...终言： 请记住，您的数据是独一无二的，如果他们接受训练的数据与您的数据非常不同，模型可能会产生意外结果。俗话说：一双鞋的尺寸并不适合所有人。您有时可能必须使用自己的数据训练模型以达到可接受的准确度。
⏳ 应对AI模型训练中的“Time Limit Exceeded”错误：优化训练效率 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...摘要 在训练AI模型时，“Time Limit Exceeded”是一个常见的错误，尤其是在资源受限的环境中。本文将探讨如何优化训练效率，解决这一错误。...在资源受限的环境中，如使用有限的计算资源或在云服务中进行训练时，经常会遇到“Time Limit Exceeded”错误。这不仅影响模型的开发进度，还可能导致资源浪费。...总结 应对AI模型训练中的“Time Limit Exceeded”错误是提升训练效率的重要一环。...未来，我们可以期待自动化的模型优化工具和更智能的资源调度算法，这将进一步提升AI模型的训练效率和性能。
4.3 多模态 PTM 随着 PTM 在多个 NLP 任务中取得了成功，一些多模态 PTM 也被设计出来，用来获取通用的视觉（听觉）和语言特征编码。...从软目标概率蒸馏也可以应用在特定任务的模型中，例如信息抽取、序列标注等。 「从其他知识蒸馏」。上述蒸馏方法将 teacher 模型看做一个黑盒子，只关注其输出。...一种最简单有效的方式就是将顶层的表示输入到任务特定模型中 ，例如 「BERT」。 「从所有层选择」。...因此，我们需要仔细地设计特定的模型结构和适合下游任务的预训练任务，或者从已有的 PTM 中抽取部分任务特定的知识。...我们可以使用一些技术（如「模型压缩」）从现有的通用 PTM 中训练任务特定的 PTM，虽然模型压缩在 CV 领域已经得到了广泛应用，但在 NLP 领域仍然处于起步阶段。
这篇文章的目的不是科普扫盲，也不是源码解析，而是从研究者的视角，简单地聊一聊Megatron-Core中的通信优化设计。 分布式训练中的通信优化是我博士期间的老本行。...对于这个问题，从硬件的角度，我们可以通过设计超节点增大张量并行的规模；或者从算法的角度，我们可以使用例如LAMB优化器来增大global batch size。...一方面，因为interleaved 1F1B在大模型训练中更为常用，同时其通信开销要远远大于普通的1F1B方案。...总结 对于大模型训练来说，集群的有效算力 = 单卡的有效算力 x 集群规模 x 线性度 x 可靠性。...其中，Megatron-Core将3D并行中的通信和计算进行隐藏，也就是尽可能提高大模型训练的线性度。
TLDR: 本文对预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型进行了广泛的模型分析和实验探索，发现采用行为调整的预训练语言模型来进行基于ID的序列推荐模型的物品初始化是最高效且经济的，不会带来任何额外的推理成本...当前基于预训练语言模型的序列推荐模型直接使用预训练语言模型编码用户历史行为的文本序列来学习用户表示，而很少深入探索预训练语言模型在行为序列建模中的能力和适用性。...基于此，本文首先在预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型之间进行了广泛的模型分析，发现预训练语言模型在行为序列建模中存在严重的未充分利用（如下图1）和参数冗余（如下表1）的现象。...受此启发，本文探索了预训练语言模型在序列推荐中的不同轻量级应用，旨在最大限度地激发预训练语言模型用于序列推荐的能力，同时满足实际系统的效率和可用性需求。...在五个数据集上的广泛实验表明，与经典的序列推荐和基于预训练语言模型的序列推荐模型相比，所提出的简单而通用的框架带来了显著的改进，而没有增加额外的推理成本。
从输入中随机选取词语并将其遮住（使用 [MASK] ）。 「Token Deletion」。从输入中随机删除一些词语，与 masking 的区别在于模型需要去决定缺失输入的位置。...DIM 的目标是为 分配比 更高的分数，其中 表示一个 中从 i 到 j 的 n-gram 片段， 表示从 i 到 j 进行遮罩的片段，而 则表示从语料库随机采样的负样本...「BERT」 中首次提出了该任务，作者训练模型区分两个输入句子是否在语料库中连续出现。在选择训练句对时，有 50% 的可能第二句是第一句实际的连续片段。...大量的文献分析了存储在预训练嵌入（非上下文和上下文）中的「语言知识」和「世界知识」。 3.3.1 非上下文嵌入 从静态词向量中，研究人员提取出了各种语言知识。...还有一些研究从用于BERT 中抽取了可以用于下游任务的关系知识和常识知识。 未完待续
中训练指标的实时反馈： ?...在学习资源方面也进行了大量投资，所有 TensorFlow R 接口的资源可在该网站获取：https://tensorflow.rstudio.com 学习资源包括但不限于： 《Deep Learning...接口概念和可用函数的快速参考指南，涵盖不同种类的 Keras 层、数据预处理、训练工作流和预训练模型。...和 TensorFlow 包训练模型的基础知识。...随着 TensorFlow 中 R 语言接口的全面推出，更多的可能性已经出现，现在，是时候进行更多探索了。 ?
作者 | Chilia 哥伦比亚大学 nlp搜索推荐 整理 | NewBeeNLP 上一篇中，我们介绍了预训练模型在建立倒排索引中的应用：总结！...语义信息检索中的预训练模型 这一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。 4....在训练时使用正doc和n个负doc，其中n个负doc的采样方法可以是： random：从doc库中随机采样 BM25: 取BM25最高，但不是正样本的doc。...训练数据是都是样本对，这些样本对的获取方式有三个： Inverse Cloze Task(ICT): 从一段话中随机取一句话作为query，其余句子作为document Body...预训练模型在精排中的应用 精排阶段可以是多个cascading模型级联构成，数据量越来越少、模型越来越复杂。
_token_dict: R.append(c) elif self...._is_space(c): R.append('[unused1]') # space类用未经训练的[unused1]表示 else:...R.append('[UNK]') # 剩余的字符是[UNK] return R tokenizer = OurTokenizer(token_dict) neg = pd.read_csv...if label in [2, 0, 1]: if isinstance(d, str): data.append((d, label)) # 按照9:1的比例划分训练集和验证集...early_stopping] model.compile( loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=Adam(1e-5), # 用足够小的学习率
在pytorch中获取模型的可训练和不可训练的参数，层名称，内核大小和数量。...Pytorch nn.Module 类中没有提供像与Keras那样的可以计算模型中可训练和不可训练的参数的数量并显示模型摘要的方法 。...所以在这篇文章中，我将总结我知道三种方法来计算Pytorch模型中可训练和不可训练的参数的数量。...| +------------------------------+------------+ Total Trainable Params: 11689512 输出以参数为单位，可以看到模型中存在的每个参数的可训练参数...模块的信息压缩到一个摘要中，而在两个连续模块的摘要之间没有任何适当的可区分边界。
下图描述了训练过程中算力节点和存储集群的主要的交互路径。 【图1....训练架构】 在整个训练过程中，我们从如下几个方面进一步剖析TStor CSP的实现方案： 一、高速读写CheckPoint 对于大模型分布式训练任务来说，模型CheckPoint的读写是训练过程中的关键路径...在训练过程中，模型每完成一个 epoch迭代就有需要对CheckPoint进行保存。在这个CheckPoint保存过程中，GPU算力侧需要停机等待。...在大模型系统中同样如此，存储系统的IO中断或数据丢失会直接影响模型训练效果，严重者会导致近几个epoch任务需要推倒重做，大大影响了业务效率。...在耗时几个月的大模型训练过程中，TStor CSP未出现一例故障，严格保障了系统可用性和数据可靠性。
预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'
预训练所用的数据可以分为两类。一类是网页数据（web data），这类数据的获取最为方便，各个数据相关的公司比如百度、谷歌等每天都会爬取大量的网页存储起来。...在OpenAI的GPT3,4模型以及谷歌的PaLM系列模型训练中，大量用到了专有数据，如2TB的高质量书籍数据（Books – 2TB）和社交媒体对话数据（Social media conversations...提取的文本包含许多额外的字符，损害内容的完整性和流畅性，例如网页标识符、异常符号和乱码。此外，从某些网页提取的文本内容中存在敏感信息和个人隐私信息，这可能会导致训练模型中出现不良趋势和信息泄露问题。...• 由于网页标识符（如HTML、层叠样式表（CSS）和Javascript）对语言模型训练没有帮助，从提取的文本中删除它们。...简单来说就是低频的信息在文本中存在极少，模型需要指数级别训练才能线性级别获取新的有用的信息，线性级别降低loss提升效果。
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