向量搜索引擎是数据库一个重要的新增功能，它面临着扩展性、垃圾回收、并发性、磁盘利用效率和组合能力等多方面的架构挑战。本文将介绍DataStax如何在Astra DB和Apache Cassandra中添加这些功能。
由于BERT参数众多，模型庞大，推理速度较慢，在一些实时性要求较高、计算资源受限的场景，其应用会受到限制。因此，讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下，对BERT进行模型压缩，是一个非常有现实意义的问题。
近年来，随着深度学习技术的发展，向量搜索引发了人们的广泛关注。早在 Elasticsearch在7.2.0 版本引入了dense_vector字段类型，支持存储高维向量数据，如词嵌入或文档嵌入，以进行相似度搜索等操作。在本文中，我将展示如何在Elasticsearch 8.X 版本中使用 dense_vector 进行向量搜索。
今天给大家介绍发表在AAAI 2020上的文章“K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph”，该工作由清华大学Weijie Liu等人完成。文章提出将知识图谱与预训练语言表示模型BERT相结合，使机器在阅读特定领域文本时，能够利用相关领域知识进行推理。
想象一下这样一个在大量未标注数据集中训练的模型，你仅仅只需要做一点的微调，就可以在11个不同的NLP任务上取得 SOTA结果。没错，BERT就是这样，它彻底改变了我们设计NLP模型的方式。
今日，谷歌终于放出官方代码和预训练模型，包括 BERT 模型的 TensorFlow 实现、BERT-Base 和 BERT-Large 预训练模型和论文中重要实验的 TensorFlow 代码。在本文中，机器之心首先会介绍 BERT 的直观概念、业界大牛对它的看法以及官方预训练模型的特点，并在后面一部分具体解读 BERT 的研究论文与实现，整篇文章的主要结构如下所示：
最近谷歌发布了基于双向 Transformer 的大规模预训练语言模型，该预训练模型能高效抽取文本信息并应用于各种 NLP 任务，该研究凭借预训练模型刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。如果这种预训练方式能经得起实践的检验，那么各种 NLP 任务只需要少量数据进行微调就能实现非常好的效果，BERT 也将成为一种名副其实的骨干网络。
「Key insight:」 虽然预训练BERT已经广泛地运用到了各种下游的NLP任务上，但在文本语义相似度计算任务上，未经微调的BERT句向量的质量常常不如GloVe句向量。针对这个问题，作者首先分析了BERT句向量分布的性质，然后利用标准化流无监督地将BERT句向量的分布变换成更规整的高斯分布，实验结果表明作者提出的BERT-flow在多项任务上取得了SOTA表现。
摘要 1、饿了么大数据为什么选择cassandra 2、 Cassandra的基本原理 3、饿了么cassandra实践 4、 Cassandra和大数据离线平台的结合 Cassandra历史 Goo
要充分利用 Spring Data for Apache Cassandra 支持中的对象映射功能，您应该使用注释对映射的域对象进行@Table注释。这样做可以让类路径扫描器找到并预处理您的域对象以提取必要的元数据。仅使用带注释的实体来执行模式操作。在最坏的情况下， SchemaAction.RECREATE_DROP_UNUSED操作会删除您的表并丢失数据。以下示例显示了一个简单的域对象：
【导读】自然语言处理在深度学习浪潮下取得了巨大的发展，FloydHub 博客上Cathal Horan介绍了自然语言处理的10大发展趋势，是了解NLP发展的非常好的文章。
[ 导读 ]自然语言处理在深度学习浪潮下取得了巨大的发展，FloydHub 博客上Cathal Horan介绍了自然语言处理的10大发展趋势，是了解NLP发展的非常好的文章。
NLP的快速增长主要得益于通过预训练模型实现转移学习的概念。在NLP中，转移学习本质上是指在一个数据集上训练模型，然后调整该模型以便在不同数据集上实现NLP的功能。
一周前，OpenAI 给广大用户发放福利，在下场修复 GPT-4 变懒的问题后，还顺道上新了 5 个新模型，其中就包括更小且高效的 text-embedding-3-small 嵌入模型。
虚假的统计线索在这几年已经逐渐引起了人们的关注，比如去年被广泛讨论的BERT是如何在NLI任务中利用数据集中的词汇统计线索来做出更可能是正确的预测，比如带有"not"的判断更可能是正确的。
现在的项目程序中存在着大量重复的代码片段，尤其是在软件开发的时候。在本文中，我们提出了一个工具包（KG4Py），用于在GitHub存储库中生成Python文件的知识图谱，并使用知识图谱进行语义搜索。在KG4Py中，我们删除了31.7万个Python文件中的所有重复文件，并通过使用具体语法树（CST）构建Python函数的代码知识图谱来执行这些文件的静态代码分析。我们将预先训练的模型与无监督模型集成后生成新模型，并将该新模型与代码知识图谱相结合，方便搜索具有自然语言描述的代码片段。实验结果表明，KG4Py在代码知识图谱的构建和代码片段的语义搜索方面都取得了良好的性能。
作为一位热衷于分享技术知识的博主，我深知在当今大数据时代，掌握分布式数据库尤其是Apache Cassandra的原理与实践对于提升个人技能和应对面试挑战的重要性。本篇博客将从我的面试经验出发，结合对Cassandra核心特性的理解，深入探讨其在实际应用中的关键知识点，同时辅以代码示例，帮助读者更全面地掌握这一高性能、高可用的分布式NoSQL数据库。
随着强大的模型越来越容易访问，我们可以轻松地利用深度学习的一些力量，而不必优化神经网络或使用GPU。
本文分享 ACL 2021 论文『VLM: Task-agnostic Video-Language Model Pre-training for Video Understanding』，由 Meta AI & CMU 联合提出任务无关视频语言模型视频理解预训练 VLM，代码已开源！
原文链接：http://gsarti.com/post/iclr2020-transformers/
在生产环境中运行系统涉及到对高可用性、弹性和故障恢复的要求。在运行云原生应用程序时，这一点变得更加关键，因为在这种环境中，基本的假设是计算节点会中断，Kubernetes节点会宕机，微服务实例可能会失败，而服务预计会继续运行。
聊天机器人已经逐渐成为许多组织用于各种目的的常见且有价值的工具。它们在不同行业中有着众多应用，例如为客户提供个性化的产品推荐，为客户提供全天候的客户支持以解决查询问题，协助客户预订等等。
通用电气GE，创立于1892年，是世界上最大的技术和服务跨国公司。自托马斯·爱迪生创建通用电气公司以来，业务遍及世界上100多个国家，拥有员工315,000人。
想象一下——你正在从事一个非常酷的数据科学项目，并且应用了最新的最先进的库来获得一个好的结果!几天后，一个新的最先进的框架出现了，它有可能进一步改进你的模型。
继昨天的「知识图谱@ICLR2020」之后，我们今天关注ICLR 2020 上 Transformer的研究动态。
正如大多数矢量搜索供应商所宣传的那样，语义搜索系统的基本设计有两个简单的（这很讽刺） 步骤：
一篇来自微软关于Transformer中位置编码的文章，关于位置编码，我们之前也有讨论过，参见：
在多标签分类问题中，训练集由实例组成，每个实例可以被分配有表示为一组目标标签的多个类别，并且任务是预测测试数据的标签集。例如：
越来越多的企业选择Kubernetes作为基础架构，它能够帮助我们缩短软件项目上市时间、降低基础架构成本、并提高软件质量。由于Kubernetes比较新，因此IT团队都在学习如何在生产环境中，在Kubernetes上对应用程序进行运行和维护。本文将探讨，当在需要额外的计算能力时，将Kubernetes应用程序迁移至另一个新的集群。
每当我想到一个问答系统，我脑海中浮现的第一件事就是教室——一个老师回答一个或几个学生举手提出的问题。
今天，我们生活在一个由大量不同模态内容（文本、图像、视频、音频、传感器数据、3D 等）构建而成的多媒体世界中，这些不同模态的内容在具体事件和应用中具有高度相关性。跨模态任务也越来越多，涉及多个模态的数据的交互，例如图像和视频的检索，字幕，视频摘要，文本到图像和视频的预测与合成，语言驱动的时空动作定位，以及视觉常识推理等等。
本教程描述了如何在 Kubernetes 上运行 Apache Cassandra。 数据库 Cassandra 需要永久性存储提供数据持久性（应用状态）。 在此示例中，自定义 Cassandra seed provider 使数据库在接入 Cassandra 集群时能够发现新的 Cassandra 实例。
在本文中，我将深入研究谷歌的BERT生成的word embeddings，并向你展示如何通过BERT生成自己的word embeddings。
对比传统关系型数据库，NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储以及图数据库。这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。
Non-invasive Self-attention for Side Information Fusion in Sequential Recommendation(AAAI2021)
在信息爆炸的时代，自然语言处理（NLP）成为了一门极其重要的学科。它不仅应用于搜索引擎、推荐系统，还广泛应用于语音识别、情感分析等多个领域。然而，理解和生成自然语言一直是机器学习面临的巨大挑战。接下来，我们将深入探讨自然语言处理的一些传统方法，以及它们在处理语言模型时所面临的各种挑战。
在很多中文NLP相关的落地场景都会涉及到文本纠错的相关技术，例如跟各种形式机器人的语音或者文字对话，或者用手机扫描相关的PDF或者图片，或者跟人聊天时用输入法打字等等，无论是通过ASR识别的语音信息，通过OCR识别得到的图片信息，还是用户真实通过输入法的文字，都有可能出现错误。这些错误会影响文本的可读性，不利于人和机器的理解，如果这些错误不加处理，会传播到后续的环节，影响后续任务的效果。常见的中文错误类型包括以下几种：
SpringBoot为我们提供了简化企业级开发绝大多数场景的starter pom,只要使用了应用场景所需要的start pom，相关的技术配置将会消除，就可以得到SpringBoot为我们提供的自动配置的Bean。
BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）是 Google 开发的革命性自然语言处理 (NLP) 模型。它改变了语言理解任务的格局，使机器能够理解语言的上下文和细微差别。在本文[1]中，我们将带您踏上从 BERT 基础知识到高级概念的旅程，并配有解释、示例和代码片段。
对话式AI是当前AI领域最火热的细分领域之一，其中自然语言处理（NLP）是最为困难的问题之一。
本文针对图神经网络中存在的假死现象以及过平滑的问题，提出了GRAPH-BERT, 这种方法不需要依赖卷积、聚合的操作就可以实现图表示学习。主要的思路是将原始图分解成以每一个节点为中心的多个子图，只利用attention机制在子图上进行表征学习，然后利用attention去学习结点表征，而不考虑子图中的边信息；另一方面也解决了大规模图的效率问题。这里提出三种计算Distance的方法，结合之前普渡大学Prof. Lipan的工作，可以看出来distance在解决GNN问题的重要作用。
整理｜罗燕珊 微信暂停个人帐号新用户注册；90 后字节跳动员工内幕交易获利 5 万多，被罚 50 万元；华为造车团队换帅，原手机团队全面介入；腾讯起诉腾迅获赔 30 万；滴滴回应网传私有化消息不实，正全力配合网络安全审查；仅 2.2% 互联网从业者认为 996 工作制合理；Apache Cassandra 4.0 发布；Facebook 从 MySQL 5.6 升级到 MySQL 8.0；谷歌将关闭不活跃的 Play Store 开发者账号...... 科技公司 微信暂停个人帐号新用户注册 近日有网友发现
Spark开发了一个丰富的生态系统，包括le 官方和第三方工具。 我们来看看5个以不同方式加强了Spark的第三方项目。
这是一个免费的Python库，使用Pyforest可在一行代码中导入所有python数据科学库。Pyforest目前可导入包括pandas、numpy、matplotlib等等众多的数据科学库。
在第2章中，我们看到了微调和评估一个Transformer所需要的东西。 现在让我们来看看它们在引擎盖下是如何工作的。 在本章中，我们将探讨Transformer模型的主要组件以及如何使用PyTorch实现它们。 我们还将提供关于如何在TensorFlow中做同样事情的指导。 我们将首先专注于建立注意力机制，然后添加必要组件，使Transformer编码器工作。 我们还将简单了解一下编码器和解码器模块之间的结构差异。 在本章结束时，你将能够自己实现一个简单的Transformer模型!
BERT是双向转换器（Bi-Transformer）的缩写。这是谷歌在2018年末开发并发布的一种新型语言模型。BERT等经过预处理的语言模型在问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等自然语言处理任务中发挥着重要作用。
通用语言理解评估基准（GLUE）是用于评估和分析多种已有自然语言理解任务的模型性能的工具，模型基于在所有任务的平均准确率进行评估。WNLI（Winograd 自然语言推理）数据集是是 GLUE 中的一个数据集，它是来自（Levesque et al., 2011）的小型自然语言推理数据集。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
