机器之心专栏 机器之心编辑部 作者提出了一种新颖的基于重排序的量化方法 RPTQ,解决了量化大型语言模型激活的问题。 大型语言模型(LLMs)在各种任务上表现出色,但由于其庞大的模型规模,部署方面存在挑战。 在这篇论文中,来自后摩智能、腾讯 AI Lab、华中科技大学、北京大学、伊利诺伊理工学院的研究人员发现量化大型语言模型的主要挑战来自于通道之间不同的激活范围,而不仅仅是离群值问题。 作者提出了一种新颖的基于重排序的量化方法 RPTQ,解决了量化大型语言模型激活的问题。RPTQ 通过重新排列激活中的通道,
本文介绍了美团网推荐系统的构建和优化过程中的一些做法,包括数据层、触发层、融合过滤层和排序层五个层次,采用了HBase、Hive、storm、Spark和机器学习等技术。两个优化亮点是将候选集进行融合与引入重排序模型。 在用户意图明确时,我们通常用搜索引擎来解决互联网时代的信息过载问题,但当用户的意图不明确或者很难用清晰的语义表达,搜索引擎就无能为力。此时,借助推荐系统通过用户行为的分析理解其意图,为其推送个性化的结果,便成为一种更好的选择。美团作为国内发展较快的O2O网站,有着大量的用户和丰富
本文介绍了美团网推荐系统的构建和优化过程中的一些做法,包括数据层、触发层、融合过滤层和排序层五个层次,采用了HBase、Hive、storm、Spark和机器学习等技术。两个优化亮点是将候选集进行融合与引入重排序模型。 在用户意图明确时,我们通常用搜索引擎来解决互联网时代的信息过载问题,但当用户的意图不明确或者很难用清晰的语义表达,搜索引擎就无能为力。此时,借助推荐系统通过用户行为的分析理解其意图,为其推送个性化的结果,便成为一种更好的选择。美团作为国内发展较快的O2O网站,有着大量的用户和丰富的用户行为
前言 推荐系统并不是新鲜的事物,在很久之前就存在,但是推荐系统真正进入人们的视野,并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司,还是近几年的事情。 随着互联网的深入发展,越来越多的信息在互联网上传播,产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段,用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。 解决信息过载有几种手段:一种是搜索,当用户有了明确的信息需求意图后,将意图转换为几个简短的词或者短语的组合(即query),然后将这些词或短语组合提交到相应的搜索引擎,再由搜索引擎在海量的信息库中检索出与query
前言 推荐系统并不是新鲜的事物,在很久之前就存在,但是推荐系统真正进入人们的视野,并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司,还是近几年的事情。 随着互联网的深入发展,越来越多的信息在互联网上传播,产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段,用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。 解决信息过载有几种手段:一种是搜索,当用户有了明确的信息需求意图后,将意图转换为几个简短的词或者短语的组合(即query),然后将这些词或短语组合提交到相应的搜索引擎,再由搜索引擎在海量的信息库
前言 推荐系统并不是新鲜的事物,在很久之前就存在,但是推荐系统真正进入人们的视野,并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司,还是近几年的事情。 随着互联网的深入发展,越来越多的信息在互联网上传播,产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段,用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。 解决信息过载有几种手段:一种是搜索,当用户有了明确的信息需求意图后,将意图转换为几个简短的词或者短语的组合(即query),然后将这些词或短语组合提交到相应的搜索引擎,再由搜索引擎在海量的信息库中检索出与query相关
其实推荐系统前面已经讲过不少,那时候主要是放在机器学习上讲的,既然这次要系统撸一遍数据挖掘,就把推荐系统单独拿出来说一说。相信如果做过推荐系统的人,都知道是什么回事。一堆features,一堆算法模型,一堆online、offline规则和计算,还有若干的场景。包括著名的netflix、Amazon做的推荐场景都有哪些,有哪些坑需要注意的,之前都有说过。 像阿里还时不时会搞搞天池算法大赛,像最近在弄一个简历筛选推荐算法竞赛,有兴趣的小伙伴都可以去参与了解下。拿些数据来练练,对自己经验的积累还是挺有好处的。
在并发编程中,我们需要处理两个关键问题:线程之间如何通信及线程之间如何同步(这里的线程是指并发执行的活动实体)。通信是指线程之间以何种机制来交换信息。在命令式编程中,线程之间的通信机制有两种:共享内存和消息传递。
对于这需求要做到百度搜索我呸,谷歌搜索的权重排序,我接到这个需求是拒绝的。后来经过和小伙伴的研究,觉得这个按照权重排序是可以实现的。
推荐系统并不是新鲜的事物,在很久之前就存在,但是推荐系统真正进入人们的视野,并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司,还是近几年的事情。
并发编程模型的分类 在并发编程中,我们需要处理两个关键问题:线程之间如何通信及线程之间如何同步(这里的线程是指并发执行的活动实体)。通信是指线程之间以何种机制来交换信息。在命令式编程中,线程之间的通信机制有两种:共享内存和消息传递。 在共享内存的并发模型里,线程之间共享程序的公共状态,线程之间通过写-读内存中的公共状态来隐式进行通信。在消息传递的并发模型里,线程之间没有公共状态,线程之间必须通过明确的发送消息来显式进行通信。 同步是指程序用于控制不同线程之间操作发生相对顺序的机制。在共享内存并发模型里,
常识是人工智能研究的重要内容,机器常识或机器对开放世界的理解和推理能力一直被认为是人工智能和自然语言理解的重要组成部分。常识问答则是机器推理上的一个重要的应用方向,目的是帮助计算机通过已有的知识推理判断未见过的输入信息,从而使计算机更自然地理解人们的表达。
金融机构每年因欺诈带来的坏账损失每年高达数百万美元。随着在线数据量的增长,骗子的行骗能力也水涨船高,精心设计的骗局、身份窃取、欺诈手段及一些新型的诈骗手段层出不穷,方法复杂且容易广泛复制,当事后发现时,已经太迟了,客户和企业往往已经损失惨重。
处理器内存模型 顺序一致性内存模型是一个理论参考模型,JMM和处理器内存模型在设计时通常会把顺序一致性内存模型作为参照。JMM和处理器内存模型在设计时会对顺序一致性模型做一些放松,因为如果完全按照顺序一致性模型来实现处理器和JMM,那么很多的处理器和编译器优化都要被禁止,这对执行性能将会有很大的影响。 根据对不同类型读/写操作组合的执行顺序的放松,可以把常见处理器的内存模型划分为下面几种类型: 放松程序中写-读操作的顺序,由此产生了total store ordering内存模型(简称为TSO)。 在前面1
互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息,满足了用户在信息时代对信息的需求,但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长,使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息,对信息的使用效率反而降低了,形成了信息过载(informationoverload)的问题。 达观数据解决信息过载有几种手段:一种是搜索,在用户有明确的信息需求时,将意图转换为几个简短的关键字,将关键字提交到相应的搜索引擎,搜索引擎从海量的信息库中检索出相关信息返回给客户;另一种是推荐,根据用户喜好推送个性化的结果。
这是基础方法论专题的第 001 篇文章,也是因子动物园的第 027 篇独立原创文章。
如果两个操作访问同一个变量,且这两个操作中有一个为写操作,此时这两个操作之间就存在数据依赖性.
端智能,是指在移动端设备运行人工智能(AI)应用的技术。本文主要讲述大众点评搜索场景下,在端侧部署大规模深度学习模型进行搜索重排序任务的实践方案,包括端上特征工程、模型迭代思路,以及具体部署优化的过程,希望能对从事相关领域开发的同学有所帮助或者启发。
在执行程序时,为了提供性能,处理器和编译器常常会对指令进行重排序,但是不能随意重排序,不是你想怎么排序就怎么排序,它需要满足以下两个条件: 在单线程环境下不能改变程序运行的结果; 存在数据依赖关系的不允许重排序 如果看过LZ上篇博客的就会知道,其实这两点可以归结于一点:无法通过happens-before原则推导出来的,JMM允许任意的排序。 as-if-serial语义 as-if-serial语义的意思是,所有的操作均可以为了优化而被重排序,但是你必须要保证重排序后执行的结果不能被改变,编译器、runt
在执行程序时,为了提供性能,处理器和编译器常常会对指令进行重排序,但是不能随意重排序,不是你想怎么排序就怎么排序,它需要满足以下两个条件: 1. 在单线程环境下不能改变程序运行的结果; 2. 存在数据依赖关系的不允许重排序
对于一名高级 Java 工程师来说,JVM 可以说是面试必问的一个知识点,而大多数人可能没有对 JVM 的实际开发和使用经验,接下来这一系列文章将带你深入了解 JVM 需要掌握的各个知识点。这也将帮助你完成从初级程序员到高级程序员的转变。关于Java内存模型整理了一份+笔记,地址:Java后端面试真题。
总第490篇 2022年 第007篇 端智能,是指在移动端设备运行人工智能(AI)应用的技术。本文主要讲述大众点评搜索场景下,在端侧部署大规模深度学习模型进行搜索重排序任务的实践方案,包括端上特征工程、模型迭代思路,以及具体部署优化的过程,希望能对从事相关领域开发的同学有所帮助或者启发。 1 引言 2 排序系统进阶:为什么需要端上重排 2.1 云端排序痛点 2.2 端智能重排流程和优势 3 端上重排序算法探索与实践 3.1 特征工程 3.2 用户反馈行为序列建模 3.3 重排模型设计 3.4 多场景应用效
内存模型可以理解为在特定的操作协议下,对特定的内存或者高速缓存进行读写访问的过程抽象描述,不同架构下的物理机拥有不一样的内存模型,Java虚拟机是一个实现了跨平台的虚拟系统,因此它也有自己的内存模型,即Java内存模型(Java Memory Model, JMM)。
在Java中,所有 实例域、静态域 和 数组元素 都储存在堆内存中,堆内存在线程之前共享。 本文用 共享变量 统一描述 实例域、静态域 和 数组元素 。
线程的通信是指线程之间以何种机制来交换信息。在编程中,线程之间的通信机制有两种,共享内存和消息传递。 在共享内存的并发模型里,线程之间共享程序的公共状态,线程之间通过写-读内存中的公共状态来隐式进行通信,典型的共享内存通信方式就是通过共享对象进行通信。 在消息传递的并发模型里,线程之间没有公共状态,线程之间必须通过明确的发送消息来显式进行通信,在java中典型的消息传递方式就是wait()和notify()。
Java的并发采用的是共享内存模型,Java线程之间的通信总是隐式进行,整个通信过程对程序员完全透明。
根据 as if serial原则,它强调了单线程。那么多线程发生重排序又是怎么样的呢?
image.png 干 SEO一定要懂 HTML,说的一点都对,其实就是不需要懂所有的东西,最关键的你懂了就会用,基本上都是事半功倍。能够这样说,不懂代码的优化人员并不是一个合格的优秀优化人员。以下就是做优化总结,一定要了解一些最重要的 html代码,希望对大家有所帮助。搜索引擎优化常用 HTML代码大全,及权重排序 1. Title网站标题标签 Title标签有两种用途,一是用于网站的主题描述,一是告诉网友该网站的主旨是什么,该网站的类型,一是用于网站主题描述的一般词语,二至三个为最好。现在搜索引擎
2022年02月24日 作者: 祝升 刘哲 汤彪 文章链接 12434字 25分钟阅读
第一条可见性比较容易理解,就是使用volatile修饰的共享变量,如果有一个线程修改了值,其他的线程里面是立即可见的。原理是对volatile变量的读写,都会强制线程操作从主内存。
顺序一致性内存模型是一个理论参考模型,JMM 和处理器内存模型在设计时通常会把顺序一致性内存模型作为参照。JMM 和处理器内存模型在设计时会对顺序一致性模型做一些放松,因为如果完全按照顺序一致性模型来实现处理器和 JMM,那么很多的处理器和编译器优化都要被禁止,这对执行性能将会有很大的影响。
读者看到这个结果是不是大吃一惊?在运行了13万次之后,竟然得到一个x=0、y=0的结果。
上面一段代码是非常经典来讲CPU对指令重排序的案例。因为我们经过一段时间的Run出的结果很惊讶:
加锁有两种方式,一种是sychronized的重量级锁,一种是volatile,相比更为轻量级
数据依赖性 如果两个操作访问同一个变量,且这两个操作中有一个为写操作,此时这两个操作之间就存在数据依赖性。数据依赖分下列三种类型: 名称 代码示例 说明 写后读 a = 1;b = a; 写一个变量之后,再读这个位置。 写后写 a = 1;a = 2; 写一个变量之后,再写这个变量。 读后写 a = b;b = 1; 读一个变量之后,再写这个变量。 上面三种情况,只要重排序两个操作的执行顺序,程序的执行结果将会被改变。 前面提到过,编译器和处理器可能会对操作做重排序。编译器和处理器在重排序时,会遵守数据依
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 什么是指令重排序呢? 为了更加直观地理解,笔者还是通过一个案例来说明。 public class MemoryReorderingExample { private static int x=0,y=0; private static int a=0,b=0; public static void main(String[] args) throws InterruptedExc
前篇博客【死磕Java并发】—–深入分析volatile的实现原理 中已经阐述了volatile的特性了: volatile可见性;对一个volatile的读,总可以看到对这个变量最终的写; volatile原子性;volatile对单个读/写具有原子性(32位Long、Double),但是复合操作除外,例如i++; JVM底层采用“内存屏障”来实现volatile语义 下面LZ就通过happens-before原则和volatile的内存语义两个方向介绍volatile。 volatile与happens
我们知道java程序是运行在JVM中的,而JVM就是构建在内存上的虚拟机,那么内存模型JMM是做什么用的呢?
与前面介绍的锁和volatile相比较,对final域的读和写更像是普通的变量访问。对于final域,编译器和处理器要遵守两个重排序规则:
上一篇博客我们了解了Java内存模型,下面我们来了解一下重排序和数据依赖性的相关知识。
前篇博客【死磕Java并发】—–深入分析volatile的实现原理 中已经阐述了volatile的特性了:
快手是中国领先的短视频和直播社区,拥有超过3亿的DAU和丰富的社交数据。快手秉承的价值观是真实、多元、美好、有用,致力于提高每一个用户独特的幸福感。而推荐覆盖了快手大部分流量,极大地影响整体生态,并直接作用于 DAU 和 APP 整体时长。短视频推荐需要更多地考虑生态,优化目标和约束非常多,包括消费侧指标、生产侧指标和社交侧指标。
上一篇我们讲到了处理器在执行时,会对指令进行重排序,而这会导致数据一致性问题。对指令重排的理解非常重要,这也是并发问题出现的最大原因。
final域,编译器和处理器要遵守两个重排序规则: - 在构造函数内对一个final域的写入,与随后把这个被构造对象的引用赋值给一个引用变量,这两个操作之间不能重排序。 - 初次读一个包含final域的引用,与随后初次读这个final域,这两个操作之间不能重排序。
volatile是Java提供的一种轻量级的同步机制,在并发编程中,它也扮演着比较重要的角色。同synchronized相比(synchronized通常称为重量级锁),volatile更轻量级,相比使用synchronized所带来的庞大开销,倘若能恰当的合理的使用volatile,自然是美事一桩。
当我们写一个单线程程序时,总以为计算机会一行行地运行代码,然而事实并非如此。 什么是重排序? 重排序指的是编译器、处理器在不改变程序执行结果的前提下,重新排列指令的执行顺序,以达到最佳的运行效率。 重排序分类 重排序分为:编译器重排序 和 处理器重排序。 数据依赖 编译器和处理器并不会随意的改变指令的执行顺序,因为有些指令之间是有依赖关系的,若改变了他们的执行顺序,就会出现错误的结果。 因此,编译器和处理器只会对没有依赖关系的指令进行重排序。 数据依赖:若相邻的两条指令访问同一个变量,并且其中有一条指令
现在让我们分析writer ()方法。writer ()方法只包含一行代码:obj = new FinalExample ()。这行代码包含两个步骤:
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