为此,北京大学的研究团队提出了一种名为 PiSSA 的参数高效微调方法,在主流数据集上都超过了目前广泛使用的 LoRA 的微调效果。
现在主流的排序模型设计和使用方式是:离线训练模型,冻结参数,并将其部署到在线服务。但是实际上,候选商品是由特定的用户请求决定的,其中潜在的分布(例如,不同类别的商品比例,流行度或新商品的比例)在生产环境中彼此之间存在很大差异。经典的参数冻结推理方式无法适应动态服务环境,使得排序模型的表现受到影响。
本文围绕一篇论文展开,探讨了 PyTorch DDP (torch.nn.parallel) 以及 Pipeline (torch. Distributed.Pipeline) 的加速混合。
区块链交易的不可逆特性,一度被形容为是唯一的人类对上帝'时间'的低劣仿制品,然而也正是因为不可逆,导致大量黑客攻击资金被盗无处解决,也被趣称为web2向web3最成功的转型:黑客。
原文翻译自:Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
最近用keras跑基于resnet50,inception3的一些迁移学习的实验,遇到一些问题。通过查看github和博客发现是由于BN层导致的,国外已经有人总结并提了一个PR(虽然并没有被merge到Keras官方库中),并写了一篇博客,也看到知乎有人翻译了一遍:Keras的BN你真的冻结对了吗
羿阁 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 2022年流行“文生图”模型,那2023年流行什么? 机器学习工程师Daniel Bourke的答案是:反过来! 这不,一个最新发布的“图生文”模型在网上爆火,其优秀的效果引发众多网友纷纷转发、点赞。 不仅是基础的“看图说话”功能,写情诗、讲解剧情、给图片中对象设计对话等等,这个AI都拿捏得稳稳的! 比如,当你在网上刷到诱人的美食时,只需把图片发给它,它就会立马识别出需要的食材和做菜步骤: 甚至图片中的一些列文虎克的细节也能“看”得清清楚楚。 当被问
当前开源社区中有许多的大模型,为了能够将其适配至不同应用场景,基本上都需要精心的调整模型参数。为了能够实现对大模型的高效微调,本文作者提出了一个统一的大模型微调框架:LLAMAFACTORY,该框架整合了一系列前沿的高效微调方法,支持对100多种大模型的微调。
选自arXiv 作者:Yoav Levine等 机器之心编译 机器之心编辑部 来自 AI21 Labs 这项研究表明,微调通常是一种不必要的浪费,关键是找到站在大型冻结语言模型的肩膀上的最佳方式。 目前,优化给定 NLP 任务性能的最佳方法通常是微调预训练语言模型 (LM)。然而这样做的一个副作用是,其他任务的性能会随之下降。 近年来,巨型预训练语言模型 (LM) 在各种任务中展示出了令人惊讶的零样本能力,使得众多研究者产生这样一个愿景,即单一的、多功能模型可以在不同的应用程序中得到广泛应用。然而,当前领
第一个针对「Segment Anything」大模型的域适应策略来了!相关论文已被CVPR 2024 接收。
剪枝是深度神经网络 (DNN) 的主要压缩方法之一,从 DNN 模型中删除不太相关的参数以减少其内存占用。为了获得更好的最终精度,通常迭代地执行剪枝,在每一步中删除越来越多的参数,并对剩余的参数应用微调(即额外的训练周期),一直持续到达到目标压缩比。然而,这个过程可能非常耗时。若采取一次性剪枝(在一个步骤中修剪所有参数并进行一次微调)来缓解这个问题,又可能会带来较高的准确性损失。
随着认知智能走进了人们的视野,知识图谱的重要性便日渐凸显。在今年的自然语言处理顶会 ACL 2020 上,自然语言知识图谱领域发生了巨大的革新。ACL 作为 NLP 领域的顶级学术会议,无疑能够很好地呈现该领域的研究风向。
[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
Pairwise Supervised Contrastive Learning of Sentence Representations 论文摘要:
「度量学习(Metric Learning)」即学习一个度量空间,在该空间中的学习异常高效,这种方法用于小样本分类时效果很好,不过度量学习方法的效果尚未在回归或强化学习等其他元学习领域中验证。
如你我所知,在大型语言模型(LLM)的运行逻辑中,随着规模大小的增加,语言生成的质量会随着提高。不过,这也导致了推理延迟的增加,从而对实际应用构成了重大挑战。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2201.02052.pdf
给你一首曲子的音频和一件乐器的 3D 模型,然后问你这件乐器能否演奏出这首曲子。你可以通过听觉来辨认这首曲子的音色,看它是钢琴曲还是小提琴曲又或是来自吉他;同时用视觉识别那是件什么乐器。然后你就能得到问题的答案。但语言模型有能力办到这一点吗?
动动嘴皮子就能把图改好是甲方和乙方的共同愿望,但通常只有乙方才知道其中的酸楚。如今,AI 却向这个高难度问题发起了挑战。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2305.17216.pdf
https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
Suaro希望使用OpenCV来实现模型加载与推演,但是没有成功,因此开了issue寻求我的帮助。
大语言模型(LLMs)的成功激发了计算机视觉领域探索分割基础模型的兴趣。这些基础分割模型通常通过 Prompt Engineer 来进行 zero/few 图像分割。其中,Segment Anything Model(SAM)是最先进的图像分割基础模型。
尽管用于生成图像的大模型已经成为计算机视觉和图形学的基础,但令人惊讶的是,分层内容生成或透明图像(是指图像的某些部分是透明的,允许背景或者其他图层的图像通过这些透明部分显示出来)生成领域获得的关注极少。这与市场的实际需求形成了鲜明对比。大多数视觉内容编辑软件和工作流程都是基于层的,严重依赖透明或分层元素来组合和创建内容。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.04151.pdf
大型语言模型(LLMs)在代码生成方面展现出了卓越的能力,但在具有挑战性的编程任务上仍然存在困难,目前使用大模型实现代码自我修复是一个比较流行的研究方法。今天给大家分享的这篇文章,作者探讨了GPT自修复在代码生成中的应用,具体研究了GPT-3.5和GPT-4在调试和修复其自动生成的代码中的效果,在此过程中,作者引入了一种名为"pass@t"的评估策略,通过对比实验发现,自我修复的有效性仅在GPT-4中可见,GPT-3.5不具备代码自修复能力。
项目介绍 积木报表,一款免费的可视化Web报表工具,像搭建积木一样在线拖拽设计!功能涵盖,数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等! 秉承“简单、易用、专业”的产品理念,极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题,完全免费的! 当前版本:v1.4.4-beta | 2022-03-21 集成依赖 <dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-
除了少数例外,所有带有 Google Charts 的网页都应该在网页的 中包含以下几行<head>:
在当下的序列建模任务上,Transformer可谓是最强大的神经网络架构,并且经过预训练的Transformer模型可以将prompt作为条件或上下文学习(in-context learning)适应不同的下游任务。
选自arXiv 机器之心编译 编辑:陈萍 来自谷歌的研究者提出了一种基于生成对抗网络 (GAN) 的神经视频压缩方法,该方法优于以前的神经视频压缩方法,并且在用户研究中与 HEVC 性能相当。 通常,视频压缩的目标是通过利用时间和空间冗余来降低存储视频所需的比特率,同时保留视觉内容,目前广泛使用的方法是非神经标准编解码器(例如 H.264/AVC 、H.265/HEVC)。一些研究表明,神经网络在学习视频压缩方面取得了更好的进展,最新的方法在峰值信噪比(PSNR)方面可以与 HEVC 相媲美,或者在 MS
文章目录 一、环境需求 R 及 Rstudio 的安装配置 RCircos安装 二、绘制圈图 0.载入包 1.绘制人染色体圈图 2.绘制基因 5.绘制折线图 6.绘制网络图 7.添加和弦图
这个是做植物基因组比对的一个工具,正好最近在看这个论文。论文中公布了部分作图代码,作图使用到的是R语言的ggplot2。跟着其中的代码学习一下。论文本地文件是e2113075119.full.pdf
AiTechYun 编辑:nanan 在你童年时你是如何学会去朋友家、学校或者小卖部的?也许你不需要地图,只是简单地记住沿途街道的外观和转弯处就行。随着你逐渐探索周边的街区,你变得更加自信,掌握了自己的位置,并学习了新的、更加复杂的路。你也许会短暂地迷路,但当你看到地标就会再次找回去,或者甚至通过太阳找到方向。 导航是重要的认知任务,它可以使人类和动物在复杂的世界中无需借助地图,就可实现长途跋涉。这种远程导航可以同时支持自我定位( self-localisation,指自己所在的位置)和目标表述(我要去的地
最近我们被客户要求撰写关于非参数估计的研究报告。在应用的设置中,我们经常遇到分类数据类型和连续数据类型的组合
最近我们被客户要求撰写关于非参数估计的研究报告。在应用的设置中,我们经常遇到分类数据类型和连续数据类型的组合(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
用语言作为与其它模态之间的纽带,冻结语言编码器,然后用对比学习方法,将各个模态映射到一个共享的特征空间,实现多模态数据的语义对齐。
2440启动过程算是一个难点,不太容易理解,而对于2440启动过程的理解,影响了后面裸机代码执行流程的分析,从而看出2440启动过程的重要性。
几天前,我注意到由Kaggle主办的犬种识别挑战赛。我们的目标是建立一个模型,能够通过“观察”图像来进行犬种分类。我开始考虑可能的方法来建立一个模型来对犬种进行分类,以及了解该模型可能达到的精度。 在
机器之心报道 机器之心编辑部 图像生成领域越来越卷了! 文本到图像生成是 2022 年最火的 AIGC 方向之一,被《science》评选为 2022 年度十大科学突破。最近,谷歌的一篇文本到图像生成新论文《Muse: Text-To-Image Generation via Masked Generative Transformers》又引起高度关注。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2301.00704v1.pdf 项目地址:https://muse-model.github.i
Chrome 作为地球上最受欢迎的浏览器,将它的“本职工作”做到了极致,但是却因自带功能太少而被大家诟病。
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本文中的所有代码都在GitHub Repository上。数据集已经在适当的文件夹中,并且代码可以运行(在安装PyTorch之后)。
项目介绍一款免费的低代码可视化报表,像搭建积木一样在线拖拽设计!低代码开发必备,功能涵盖,数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等!秉承“简单、易用、专业”的产品理念,极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题,完全免费的!当前版本:v1.5.2 | 2022-07-11集成依赖<dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-boot-starte
例如,对于DETR,Conditinal-DETR,DAB-DETR和DN-DETR,性能提升分别为2.4 AP,2.5 AP,1.9 AP和1.6 AP。作者希望作者的工作能引起检测领域对当前DETR-like模型的定位Bottleneck的关注,并突出了RefineBox框架的潜力。 代码和模型:https://github.com/YiqunChen1999/RefineBox
小编前面也用了好几期的内容来给大家介绍。如何使用DAVID做GO富集分析,并且给大家演示了如何使用Excel,零代码展示GO富集分析的结果。
上一小节对随机变量做了一个概述,这一节主要记录一维离散型随机变量以及关于它们的一些性质。对于概率论与数理统计方面的计算及可视化,主要的Python包有scipy, numpy和matplotlib等。
GPT-5何时到来,会有什么能力?来自艾伦人工智能研究所(Allen Institute for AI)的新模型告诉你答案。
近期,ActiveReports 产品开发组的小伙伴针对大家比较关注的报表功能、常见问题、经典实现,特意准备了一个Demo代码集合,涉及WinFormss \ ASP.NET \ MVC 多个技术平台,包含导出、打印、WebViewer、HTML5Viewer、自定义工具栏、自定义搜索等多个具体功能的实现。
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