来源：DataFunTalk本文约3000字，建议阅读5分钟本文以一位读者在实际业务中遇到的问题为切入点，和大家分享模型策略的分析方法。 [ 导读 ] 做风控的同学都知道，要做好一个模型可能已经有一定的难度：需要我们构建适合于解决问题的样本、清晰定义目标变量、加工并选择好的特征、采用合适的模型方法等，每一步都要避免其中的各种“坑”。然而，当我们做了一系列模型之后，可能又会面临一个更加考验技巧的任务——如何有效地应用好模型，尤其是有多个模型的情况下，如何制定恰当的应用策略方法。 图1 读者遇到的业务难题
这第一步需要我们基于业务问题，来决定我们需要选择哪种模型，目前市场中有很多模型可以供我们选择，
Transformers Agents 是一个实验性 API，随时可能发生变化。代理返回的结果可能会有所不同，因为 API 或底层模型可能会发生变化。
CDSW1.4提供了一个新的模型模块，可以让数据科学家通过REST API的方式来构建，部署和管理模型，从而提供预测。如下图所示，这个功能可以帮助数据科学家实现第四个步骤 - 部署和跟踪模型。
随着大模型技术的发展与落地，「模型治理」已经成为了目前受到重点关注的命题。只不过，在实践中，研究者往往感受到多重挑战。
导读：Global Surrogate Models 是一种模型解释方法，旨在通过一个可解释的模型来近似黑盒模型在整个输入特征范围内的预测结果。这种方法的核心思想是使用一个全局替代模型来揭示黑盒模型的决策过程和行为模式。
图片来自Bruce Guenter，保留部分权利 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 姜沂，焦燕 导语 机器学习中的模型参数和模型超参数在作用、来源等方面都有所不同，而模型超参数常被称为模型参数，这样，很容易对初学者造成混淆。本文给出了模型参数和模型超参数的定义，并进行了对比，指出了二者本质上的区别：模型参数是模型内部的配置变量，可以用数据估计模型参数的值；模型超参数是模型外部的配置，必须手动设置参数的值。 我们在做研究的时候，会碰到很多术语。有时，在不同的研究领域还会出现同样名称
2015年从微软离职的简仁贤，创办了竹间智能，从成立之初，竹间智能就专注于AI技术的研发，并在NLP（自然语言处理）领域下足了功夫。
大家好，这里是NewBeeNLP。预训练模型如今在业界已经占据主导地位，但是随着模型规模越来越大，如何完美落地成为制约其效果的一大因素。今天和大家分享，来自美团的基于预训练语言模型压缩和蒸馏的落地实践。全文会围绕下面三点展开：
在深度学习的世界里，大型神经网络因其出色的性能和准确性而备受青睐。然而，这些网络通常包含数百万甚至数十亿个参数，使得它们在资源受限的环境下（如移动设备和嵌入式系统）运行变得不切实际。知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术应运而生，旨在解决这一挑战，通过将大型网络的知识“蒸馏”到更小、更高效的模型中，以实现类似的性能，但以更低的计算成本。
底层模型概述 Spread控件提供了很多模型，这些模型提供了自定义控件的基础架构。同时，这些模型作为底层模板，派生出了更多通用的快捷对象。 在不使用Spread的底层模型的情况下，你可以完成许多任务。通过使用Spread设计器或者快捷对象（如单元格、列和行）的属性，你可以在表单上实现许多改变。但是因为表单模型是所有快捷对象的基础，因此在通常情况下，使用表单模型要比使用快捷对象的速度要快。例如，在代码中使用快捷对象设置一个属性值： fpSpread1.Sheets[0].Cells[0, 0].Value =
大模型技术引领着人工智能领域迈入新发展高度，在世界范围内受到广泛关注。大模型对于企业用户和人工智能厂商而言，是一个重要发展机遇。
导读：什么样的模型是好的模型？相信这是每一个数据分析师和大数据AI算法工程师都曾经默默思考过的问题。
在大语言模型完成 SFT 监督微调后，下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。奖励模型源于强化学习中的奖励函数，能对当前的状态刻画一个分数，来说明这个状态产生的价值有多少。在大语言模型微调中的奖励模型是对输入的问题和答案计算出一个分数。输入的答案与问题匹配度越高，则奖励模型输出的分数也越高。
让人工智能发挥作用的一个基石是机器学习——机器从经验和数据中学习，并随着学习而不断提高的能力。事实上，机器学习的研究和应用的爆炸式增长使得人工智能成为了最近的兴趣、投资和应用热点。从根本上说，机器学习就是给机器大量的数据来学习，然后使用复杂的算法，从学习中归纳出机器从未见过的数据。在这种情况下，机器学习算法是教会机器如何学习的配方，而机器学习模型是这种学习的输出，然后可以归纳为新的数据。
模型部署优化这个方向其实比较宽泛。从模型完成训练，到最终将模型部署到实际硬件上，整个流程中会涉及到很多不同层面的工作，每一个环节对技术点的要求也不尽相同。
大家好，这里是NeeNLP。近年来，NLP 领域模型发展迅猛，尽管这些模型在效果上带来了显著提升，但它们通常拥有数亿到千亿，乃至万亿的参数，导致训练模型需要较高的计算成本，阻碍了模型实际落地。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 如果你是一名自然语言处理从业者，那你一定听说过大名鼎鼎的 BERT 模型。 BERT（Bidirectional Encoder Representations From Transformers）模型的“荣耀时刻”是2018年：称霸机器理解测试SQuAD，横扫其他10项NLP测试，达成“全面超过人类”成就。 BERT模型使用预训练和微调的方式来完成自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）任务。这些任务包括问答系统
近期，中国人工智能协会发布了一份名为《中国人工智能大模型技术白皮书》的报告，该报告全面梳理了大模型技术的演进历程，深入探讨了关键技术要素，并详细剖析了当前面临的挑战以及未来展望。
本文介绍了模型参数和模型超参数的概念、区别以及应用。模型参数是机器学习模型在训练过程中自动学习得到的参数，而模型超参数是人为设定的、用于调整模型性能的参数。在实践中，我们需要对模型参数和模型超参数进行平衡，以获得最佳的模型性能。
大模型的预训练需要耗费巨量的计算资源和数据，因而预训练模型的参数也正成为各大机构重点保护的核心竞争力和资产。然而，不同于传统的软件知识产权保护可以通过比对源代码来确认是否存在代码盗用，对预训练模型参数盗用的判断存在以下两方面的新问题：
近年来，人工智能（Artificial Intelligence）技术在生物医疗、金融风控、自动驾驶、网络安全等许多领域被广泛应用。基于数据驱动的机器学习技术在识别与分类等任务上已经具备稳定且精确的效果，在许多具体任务中，基于机器学习技术的方案不光能取得比传统技术方案更好的效果，还可以完成一些传统技术难以完成的任务。训练一个机器学习模型包含了大量工作，往往需要经年累月的投入才能得到高效稳定的成品模型，然而窃取和拷贝他人训练好的机器模型却十分容易[1][2]。为了保护机器学习模型开发者的知识产权，模型水印技术应运而生。
作者 | Uber Engineering 译者 | Sambodhi 策划 | 凌敏 前言 在过去几年，Uber 各种组织和用例中的机器学习应用明显增多。我们的机器学习模型实时为用户提供了更好的体验，帮助预防安全事故并确保市场效率。 图 1：模型和服务二进制 CI/CD 的高级视图 需要注意的一点是，我们对模型和服务进行了持续集成（CI）和持续部署（CD），如上图所示。因为训练和部署的模型增长迅速，我们在经过多次迭代后，终于找到了解决 MLOps 挑战的解决方案。 具体来说，主要有四大挑战。第一个挑战
导语 | 本文主要介绍我们在视频的query-doc匹配模型上进行的模型蒸馏技术优化，第一章介绍知识蒸馏概念、业务模型难点以及现有方案不足；第二章介绍匹配模型细节以及模型蒸馏整体框架；第三章介绍我们在蒸馏方案上的优化点，包括ALBERT/CNN学生模型选择、更好的teacher得分loss指导以及AutoML搜索；第四章是模型压缩实验结果展示。 一、 前言 （一）知识蒸馏 知识蒸馏（Knowledge Distillation）概念是由Hinton在NIPS2014提出，旨在把一个或多个模型（teache
我们常用的参数有「AIC」，「BIC」，「loglikelihood」，本篇介绍一下这几个参数的含义，以及是如何计算的，下面我们一起来看一下吧。
在这个数字化时代，时间序列数据被广泛应用于各个领域，例如金融、医疗、电子商务等。对于这些领域的决策来说，准确的时间序列预测非常重要。因此，保护时间序列预测模型免受攻击是很多厂家所关注的问题。过去，许多研究人员关注于防御策略，例如使用统计方法、检测异常值等方法。但是，这些方法在防御效果上可能存在局限性。
情人节，你遇到的一切都是最好得礼物。今天给大家分享的这篇文章是新加坡国立大学发表的一篇文章，该文介绍了COLDQA，它是针对文本损坏、语言更改和域更改的分布变化的鲁棒QA的统一评估基准，进而从“测试集与训练集数据分布变化会影响模型效果”引入Test-time Adaptation（TTA）,通过对TTA的分析，提出了一种新的TTA方法：Online Imitation Learning（OIL）方法；通过大量实验，发现TTA与RT方法相当，在RT之后应用TTA可以显着提高模型在COLDQA的上性能。
大数据文摘作品 编译：张南星、惊蛰、荆浩男 怎样高效开发机器学习产品 想要开发通用AI，首先你得掌握逻辑回归模型。 从最基础的开始 在大多数领域，当人们尝试用科学的方式理解世界时，都会选择先宽泛研究整体的内容，而不是立马深入到重要的细节之中。 譬如在物理学领域，我们常常从简单的模型开始（牛顿物理学）做研究。然后，我们在逐渐认识到最初的一些假设并不正确时，就会慢慢开始使用更复杂的模型。这种方式可以以最简单的方法高效地解决问题。 凡事力求简单，但不要过于简单。 ——阿尔伯特·爱因斯坦 同样的思维模式，即从最简单
电商平台要发起一场综合性的推广活动，需要明确参与活动的商品范围、促销价格、推广渠道以及如何触达到消费者等。很多营销推广活动规则复杂且不断变化，就需要使用模型来设计，例如邀人砍一刀的“免费提现”、多重阶梯的满减跨店促销等。
2023腾讯全球数字生态大会「行业大模型及智能应用专场」于9月7日举行，会上，腾讯云与信通院共同发布了《行业大模型标准体系及能力架构研究报告》，参考了腾讯云在行业大模型产业应用领域的实践和经验，为客户构建行业大模型提供了标准化流程、综合评估方法，以便更好地帮助行业伙伴构建专属大模型。
一般地，大模型往往是单个复杂网络或者是若干网络的集合，拥有良好的性能和泛化能力，而小模型因为网络规模较小，表达能力有限。利用大模型学习到的知识去指导小模型训练，使得小模型具有与大模型相当的性能，但是参数数量大幅降低，从而可以实现模型压缩与加速，就是知识蒸馏与迁移学习在模型优化中的应用。
在机器学习中，对于有监督学习可以将其分为两类模型：判别式模型和生成式模型。简单地说，判别式模型是针对条件分布建模，而生成式模型则针对联合分布进行建模。
11月24日下午15：00顶象第十期业务安全系列大讲堂系列课程《Xintell 模型平台 》
考虑一款旨在识别和分类野生动物照片的 AI 驱动的图像识别应用程序。您上传一张远足时拍摄的照片，几分钟后，该应用程序不仅识别出照片中的动物，还提供了有关其物种、栖息地和保护状态的详细信息。这种应用程序可以通过模型组合构建，这是一种多个人工智能模型协作从不同角度分析和解释图像的技术。
ChatGPT 等系列模型横空出世，以其强大的性能引起了全球的关注，有望改变人与计算机之间的交互方式，应用到千行百业。然而这些大型模型的实际需要极高的内存和计算资源，限制了它们在各种场景中的应用。例如，具有 175B 参数的 GPT-3 在使用 FP32 数据类型存储时需要大约 700GB 内存。尽管 7B 参数模型相对更高效，但其资源需求仍然难以直接部署在手机等边缘设备上。
2024 年 1 月 19 日，业界首个网络安全大模型评测平台 SecBench 正式发布，该平台由腾讯朱雀实验室和腾讯安全科恩实验室，联合腾讯混元大模型、清华大学江勇教授 / 夏树涛教授团队、香港理工大学罗夏朴教授研究团队、上海人工智能实验室 OpenCompass 团队共同建设，主要解决开源大模型在网络安全应用中安全能力的评估难题，旨在为大模型在安全领域的落地应用选择基座模型提供参考，加速大模型落地进程。同时，通过建设安全大模型评测基准，为安全大模型研发提供公平、公正、客观、全面的评测能力，推动安全大模型建设。
PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的高级功能，可以帮助用户更轻松地构建和训练深度神经网络模型。
Sybase PowerDesigner（简称PD）是最强大的数据库建模工具，市场占有率第一，功能也确实十分强大，现在最新版本是15.1，已经支持最新的SQL Server 2008等数据库，另外在PD15中还增加了好几种模型，界面也得到了进一步的美化，做出来的图更漂亮了。下面是一个在PD15中新建模型的窗口：
时至今日，大模型的狂欢盛宴仍在持续，而金融行业得益于数据密集且有强劲的数字化基础，从一众场景中脱颖而出。
虽然说做文本不像图像对gpu依赖这么高，但是当需要训练一个大模型或者拿这个模型做预测的时候，也是耗费相当多资源的，尤其是BERT出来以后，不管做什么用BERT效果都能提高，万物皆可BERT。
随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型学习已经成为当前研究的热点领域。它不仅是深度学习和机器学习的延伸，更是对大规模数据处理能力的进一步提升。AI大模型学习要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，同时还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。
今天介绍的这篇文章是WWW 2023中微软发表的一篇工作，应用场景是检索，主要提出了一种新的蒸馏学习方法，用来实现将复杂的student模型的知识，蒸馏到简单的双塔dense检索模型上。核心提出的优化点是模型层面的aggressive蒸馏，以及数据层面的aggressive蒸馏。这里的aggressive，指的是teacher模型的复杂度逐渐提升，或者样本的预测难度逐渐增加。下面为大家详细介绍下这篇工作。
模型思维是一种系统化的思考方式，它强调通过建立和运用各种模型来理解和解决问题。在模型思维中，人们会将复杂的现实世界简化为可操作的模型，以便更好地理解事物之间的关系、预测结果和做出决策。模型可以是数学模型、统计模型、物理模型、计算机模型等，用来描述现实世界中的各种现象和规律。
本文是我的领域驱动战术设计课程第一部分《领域建模》的章节节选。目前，我还在紧张地撰写领域驱动战术设计课程，诸位莫催。
Laravel框架中的Eloquent ORM提供了方便的模型关联功能，用于定义不同表之间的关联关系。下面是几个常用的模型关联类型。
AI大模型学习建立在深厚的数学和算法基础之上。其中，深度学习技术是支撑大模型学习的重要基石。深度学习模型通过模拟人脑神经元的连接方式，构建出具有强大表示学习能力的网络结构。这些模型能够自动地从大量数据中提取特征，并学习到数据的内在规律和模式。
在过去的几年里，机器学习大模型（Large Models）成为了人工智能领域最热门的话题之一。这些大模型通过大规模数据训练，展现出前所未有的能力，推动了自然语言处理、计算机视觉等领域的飞速发展。本文将详细探讨机器学习大模型的基本概念、技术实现、应用场景以及未来的发展趋势。
作为机器学习平台的构建者，在得到应用于不同场景、不同类型的模型后，接下来需要思考的就是模型产生价值的场景，比如:
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