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    每日论文速递 | 一次编码平行解码:高效Transformer解码

    摘要:基于Transformer的 NLP 模型功能强大,但计算成本较高,限制了应用场景。经过微调的编码器-解码器模型在专业领域很受欢迎,其性能优于 GPT-4 等大型通用解码器模型。我们为编码器-解码器模型引入了一种新的配置,它能提高结构化输出和问题解答任务的效率,在这些任务中,一个输入需要多个输出。我们的方法,即提示中解码器(PiD),对输入进行一次编码,对输出进行并行解码,通过避免重复输入编码来提高训练和推理效率,从而减少解码器的内存占用。在对话状态跟踪、总结和问题解答任务方面,我们实现了与子任务数量大致成比例的计算量减少,与性能相当或更好的一流模型相比,速度提高了 4.6 倍。

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    hashCode与equals方法之间的关系

    hashCode 顾名思义是一个“散列值码” 散列值,并不能表现其唯一性,但是有离散性,其意义在于类似于进行hashMap等操作时,加快对象比较的速度,进而加快对象搜索的速度。 hashCode 和 equals的关系。 两个对象 equals的时候,hashCode必须相等,但hashCode相等,对象不一定equals。 如果没有重写 hashcode方法,使用Object自带的hashCode,无法保证两个对象equals的时候 hashCode 必须相等的条件。 在Java中,重写equals()方法之后,是否需要重写hashCode()方法,那要看分情况来说明。有些情况下,是建议;有些情况下,是必须重写。 首先说建议的情况:    比如你的对象想放到Set集合或者是想作为Map的key时,那么你必须重写equals()方法,这样才能保证唯一性。当然,在这种情况下,你不想重写hashCode()方法,也没有错。但是,对于良好的编程风格而言,你应该在重写equals()方法的同时,也重写hashCode()方法。 必须重写hashCode()的情况:     如果你的对象想放进散列存储的集合中(比如:HashSet,LinkedHashSet)或者想作为散列Map(例如:HashMap,LinkedHashMap等等)的Key时,在重写equals()方法的同时,必须重写hashCode()方法。 最后明白两点就行了: 1.hashCode()方法存在的主要目的就是提高效率。 2.在集合中判断两个对象相等的条件,其实无论是往集合中存数据,还是从集合中取数据,包括如果控制唯一性等,都是用这个条件判断的,条件如下:     首先判断两个对象的hashCode是否相等,如果不相等,就认为这两个对象不相等,就完成了。如果相等,才会判断两个对象的equals()是否相等,如果不相等,就认为这两个对象不相等,如果相等,那就认为这两个对象相等。     上面的条件对于任何集合都是如此,只要理解上面的条件,你就明白了,为什么在有些情况下建议重写hashCode().有些情况下,是必须要重写的,只有一个目的,就是提高效率,你想想,如果你重写了hashCode(),只要不满足第一个条件,那就直接可以判断两个对象是不等的,也就不用花费时间再去比较equals了。 最后总结一句话就是,hashCode()方法存在的主要目的就是提高效率,但是如果你想把对象放到散列存储结构的集合中时,是必须要重写的。

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    资源受限如何提高模型效率?一文梳理NLP高效方法

    选自arXiv 机器之心编译 编辑:赵阳 如果硬件跟不上需求,我们可以尽可能提高算法效率。 训练越来越大的深度学习模型已经成为过去十年的一个新兴趋势。如下图所示,模型参数量的不断增加让神经网络的性能越来越好,也产生了一些新的研究方向,但模型的问题也越来越多。 首先,这类模型往往有访问限制,没有开源,或者即使开源,仍然需要大量的计算资源来运行。第二,这些网络模型的参数是不能通用的,因此需要大量的资源来进行训练和推导。第三,模型不能无限扩大,因为参数的规模受到硬件的限制。为了解决这些问题,专注于提高效率的方法

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    技术太多学不过来?教你如何越学越带劲

    一个人要想不断的提升,不断的改变,需要不断的学习,当然如果你想升职加薪,同样需要学习。然而当代知识层出不穷,学的过来吗?只要方法得当,相信可以通过学习达到我们的目标。摸到了窍门,会让我们越学越带劲,那么该如何学习? About云传播的是活到老、学到老的学习精神。 活到老,学到老自古就有,并不是About云独有,About云只是希望能让更多人相信和传播。 活到老,学到老从古到今亦有很多圣人、古今名人身体力行。亦留下很多名言。这里为了避免让大家认为装*,简单的列举几个。 1.学无止境。——荀子 2.学者先要会疑。——程颐 3.学习永远不晚。——高尔基 4.生也有涯而知也无涯。——庄子 5.学而不思则罔,思而不学则殆。——孔子 当然还有更多的学习名言,这里不在一一列举。 学习改变了About云的成员,通过不断的学习,不断的进步,才能和About云成员,会员,粉丝走在一起。 在学习方面,About云亦有所悟和所得,拿出来给大家分享,如果你也有相同的感悟或则疑问,欢迎交流和留言。 学而不忘,万学归心: 学习我们都知道应该用脑,然而随着时间的时间的推移,我们经常有句话叫做毕业后把学到的知识都还给了老师。很显然如果我们只是用脑,很多知识都会慢慢忘记的。 那么如何才能学而不忘,那就要学完之后,要有所得,要有所获,如果只是大脑记忆这不是自己的,而是别人的,只有自己获取了,这就是归心了。入心之后,当下如果有条件就可以应用,如果没条件我们亦能在条件合适的时候,自然应用。 那么学习我们就不需要用脑了吗?学习是需要用脑的,而且只有用脑之后,才能达到我们的内心。所谓“书读百遍,其义自见”,就是归心。所以我们要想归心,需要经常锻炼自己,磨炼自己,越来越聪明,从而达到一遍归心。所以如果想学而不忘,就需要万学归心 零散学习的重要性: 我们平时有一种心态,那就是想大而全的去学习一项技术。这个倒是没有错的。然而由于我们已经不是学生时代,不会有专门的时间,也不会有老师给讲系统的知识。我们平时最多的时间是零碎时间,看到的零散的知识。我们总觉得大的时间,系统的知识,才是我们想要的。我们有时候可能会遇到这种情况,当我们一旦有了假期,有了一套视频的时候,我们可能想着是假期休息,假期休息没有错的,可是我们整个假期都休息,这样我们的时间就过去了,有时候我们看着系统的知识比如整套的视频可能不怎么珍惜,而且可能走马观花似的观看或则有的可能看视频、书籍的时候就会打瞌睡。 对于已经工作的人来说,零散的时间,零散的知识,或许使我们最常遇到的。所以我们需要利用好。那么零散的知识对我们来说,可能会造成我们一些错误的认识等误解。所以这就需要我们有部件学习的思维,当我们在利用零散时间,学习的零散的知识的时候,我们需要有组合的思维,最后我们发现,已经对某个知识【例如Spark、Flink等】已经非常熟悉。所以零散的时间学习零散的知识,不怕零散,就怕不会最后的组合和总结。 用古代阴阳哲学观诠释学习: 阴阳,是中国古代重要的哲学观点,也可以说是古代哲学的基础,也是万古不变的规律。现代计算机的表达,亦是阴阳原理,我们知道计算机最底层是二进制表达的,也就是0和1。 那么我们用阴阳的观点来解释学习,阳为当面听老师讲课或则看文章,阴为课后学习,复习,琢磨。 相信很多人都是这样的,当面听完老师讲课,下课后就没下文了,又把内容还给老师了。我们阅读完文章,阅后即焚了,同样没有后面的思考。 我们学习,同样阴阳结合,才能学的更好,才不至于无效学习 如何提高学习效率: 提高效率很多人都想提高,而且可能一直找不到答案,但是又经常被人提到。那么怎么提高效率,有没有切实可行的方法。如何提高效率,我们这里从中文化的角度,给大家诠释,需要具备以下条件: 1.知行合一 2.致良知 上面两个条件是借用中华文化中圣人王阳明的学说的两个观点。下面是在提高效率方面应用。 什么是知行合一,我们很多人或许理解为知道的和行动要一致,这可以算是一种表面理解。另外一种理解,我们产生这个想法的时候,是已经在行动,产生想法是行动的开始。它对我们的当代效率的提升作用是非常大的。这不是就是我们所说的提前准备吗,提前准备是从思想的角度,而这里则是从心学的角度。 比如我们要开始一件事情,就以我们写代码为例,我们会以敲代码为工作的开始,而其实当我们产生这个代码该如何实现的想法的时候,这个工作就已经开始了。而很多人,之所以效率慢,是因为开始动手做这件事情的时候,才开始想该如何做这件事情。所以效率自然慢了。 另外一个是致良知,似乎这个跟我们提高效率,没有任何的关系? 当然致良知,有很多的解释,我们这里从提高效率的角度来诠释。当我们坐下来的时候,我们可能会产生很多的想法,这就是忘记了我们本来的良知,也就是忘记了我们的本心,而产生了一些跟本心无关的内容,俗称走神。所以不忘本心,会让我们提高效率。 系统学习、快餐学习、印随学习

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