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TLDR: 本文对预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型进行了广泛的模型分析和实验探索，发现采用行为调整的预训练语言模型来进行基于ID的序列推荐模型的物品初始化是最高效且经济的，不会带来任何额外的推理成本...当前基于预训练语言模型的序列推荐模型直接使用预训练语言模型编码用户历史行为的文本序列来学习用户表示，而很少深入探索预训练语言模型在行为序列建模中的能力和适用性。...基于此，本文首先在预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型之间进行了广泛的模型分析，发现预训练语言模型在行为序列建模中存在严重的未充分利用（如下图1）和参数冗余（如下表1）的现象。...受此启发，本文探索了预训练语言模型在序列推荐中的不同轻量级应用，旨在最大限度地激发预训练语言模型用于序列推荐的能力，同时满足实际系统的效率和可用性需求。...采用行为调整的预训练语言模型来进行传统的基于ID的序列推荐模型的物品初始化是最高效且经济的序列推荐框架，它不会带来任何额外的推理成本。但与原始版本相比，可以实现显著的性能提升。
所以既然说不清楚，我这个小辣鸡就不说了，小白们也不要妄想可以一下就学会，今天只和大家谈一谈我从听说深度学习，到我第一次完成一个像样的模型训练的过程，希望可以为小白们提供参考。...，它会统计某个对象在训练样本中离它最近的K个对象，K个对象中种类数最多的那个，就被认为是这个对象的种类（就是如果某人身边K个活物里，有K-1个都是猪，那他就被判定为猪，嘿嘿）。...2：其次明确个方向，机器学习，深度学习可以应用的方面很多，而你如果单学不用，是不会有什么收获的，所以你需要知道你学了是想干什么，就像我是学计算机视觉的，而它本身就是深度学习一大应用领域。...我的深度学习环境的搭建 下面说一说，学了机器学习后，是如何入坑深度学习的？...他有一篇文会教你如何搭建深度学习开发需要的环境。 https://cuijiahua.com/blog/2019/11/dl-14.html
思维导图 作者序 Alphabet是如何运营的 要想在21世纪的商界获得成功，唯一的途径就是持续不断地打造卓越的产品，而要想做到这一点，唯一的方法就是吸引创意精英，让他们聚集在一个能够大规模获得成功的环境之中...前言 谷歌是如何运营的 “去和工程师谈谈” 聚焦用户（focus on the user）能提供优质服务，那么资金问题就能迎刃而解 要让谷歌茁壮发展并实现看似遥不可及的雄心壮志，只能吸引和依靠最为顶尖的工程师...，现在到了颠覆过去、重新开始的时候了 速度定成败 如果某行业产品主要要素的成本曲线下降，那么该行业必将会出现剧变 要想持续保持产品的成功及品质的卓越，秘诀就是快速 创意精英 所谓创意精英，不仅拥有过硬的专业知识...，自激励是他们的特征 赋能，也就是提供他们能更高效创造的环境和工具 赋能的原则如何体现呢？...，因此你必须有一个“快速长大”的战略 互联网时代最成功的领导者，是那些懂得如何创造平台并快速发展平台的人 平台还有一个重要的优势：随着平台的不断扩张和不断升值，越来越多的投资会涌进来，有助于平台支持的产品与服务的升级
用经济术语来说，如果某行业产品主要要素的成本曲线下降，那么该行业必将会出现剧变 决定当今企业成败的因素，就是要看企业能否持续推出高质量的产品。...要想实现这个目标，企业就必须吸引创意精英的加盟，并创造出让他们自由发挥的整体环境。 所谓创意精英，不仅拥有过硬的专业知识，懂得如何使用专业工具，还需具备充足的实践经验。 创意精英有分析头脑。...如果你不能时常传达你的目标，不能通过奖励巩固你的目标，那么，你的愿景还不如打印愿景的纸有价值。 办公室的设计应本着激发活力、鼓励交流的理念，而不要一味制造阻隔、强调地位。...不要把岗位或经验作为选择管理者的标尺，而要看他的表现和热情。 你的头衔可以让你成为管理者，但让你成为领导的，是你的员工。 在物色领导者的时候，要挑选那些不会将一已之利置于企业整体利益之上的人。...最了解数据的人，是那些工作在第一线的员工，而往往不是管理层 70/20/10原则确保核心业务占有大部分资源，蓬勃发展中的新兴业务可享受一定的投资，而与此同时，异想天开的疯狂构想也得到了一定的支持，以防成为不可避免的预算削减的牺牲品
这是因为“苹果-果汁”在语言中出现的概率远高于“苹果-航母”。大模型的预训练，就是在做同样的事——计算“下一个词的概率”。输入：“床前明月” → 模型计算“光”的概率最高，输出“光”。...输入：“人工智能是” → 模型发现“未来”比“冰箱”更常见，输出“未来”。它并不“理解”语义，只是通过海量数据学会了“什么词更可能接什么词”。2. 预训练 vs....原因有三：数据不足：专业领域（如医学、法律）的高质量数据有限，直接训练效果差。通用能力：AI需要常识（比如“水是湿的”“地球是圆的”）才能合理回答问题。...预训练的技术核心：如何让AI“读书”？（1）自监督学习（Self-Supervised Learning）方法：让模型自己生成“练习题”。 输入：“人工智能是____”，让模型预测空白处。...（3）大规模计算（GPU/TPU集群）训练DeepSeek-R1这样的模型，需要数千张顶级显卡连续运算数月，电费堪比一个小城市的耗电量。
---- Scikit-Learn是一个非常简单的机器学习库，然而，有时候模型训练的时间会过长。对此，有没有改进的策略？下面列举几种，供参考。...超参数调优 在机器学习中，超参数是在训练开始之前设置的，不能通过训练进行更改。而其他普通参数，则不需要提前设定，是通过数据集，在模型训练过程中得到的，或者说，模型训练的过程就是得到普通参数的过程。...模型 普通参数举例 超参数举例 决策树 在每个节点上选择的输入变量；每个节点上选择的阈值 每个叶节点所应包括的最少数据量；训练后的剪枝（pruning）策略 随机森林 同上 决策树的数量；输入变量的数量...并行计算 另外一种提升模型训练速度的方法是使用 joblib 和 Ray 实现并行计算，并将训练进行分发。...默认情况下，Scikit-learn只用单核完成模型训练，但是，现在很多计算机都已经是多核了，比如我现在用的MacBook Pro具有4核。因此，在个人计算机上，就具备了提升模型训练速度的可能性。
[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 0x00 摘要 0x01 ZeRO-Offload 1.1 设计原则...分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) [源码分析] Facebook如何训练超大模型...如前所述，模型状态：参数、梯度和优化器状态，是大型模型训练中内存瓶颈的主要来源。通过将这些模型状态的一部分卸载到CPU，ZeRO-Offload可以训练更大的模型。然而，确定最佳的卸载策略并非易事。...因此，将大型计算图卸载到CPU将严重限制训练效率。因此，我们必须避免将计算密集型组件卸载到CPU上。 DL训练每个迭代的计算复杂度通常由O(MB)给出，其中M是模型大小，B是有效batch size。...每个 nn.Module 现在包含整个模型的一部分，我们称之为模型分片（model shards）。 我们具体看看代码，就能知道是如何大致进行均匀分区的。
[源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 0x00 摘要 0x01 简介 1.1 FAIR & FSDP 1.2 大规模训练计算能力需求...Fully Sharded Data Parallel（FSDP）是FAIR引入的最新工具。它将AI模型的参数在数据并行worker之间进行切分，并且可以选择将部分训练计算卸载到CPU。...顾名思义，FSDP是一种数据并行训练算法。尽管参数被分片到不同的GPU，但每个微批次数据的计算对于每个GPU worker来说仍然是本地的。...0x02 FSDP 如何工作 在标准DDP训练中，每个worker处理一个单独的批次，并使用all-reduce对worker之间的梯度进行汇总。...通过重新安排reduce scatter和all gather，每个DDP worker只需要存储一个参数分片和优化器状态。
[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 ZeRO 1.1.1 ZeRO...分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 0x01 回顾 1.1 ZeRO 我们首先回顾一下...Model Parameter: 模型参数，即在训练过程中通过数据“学习”到的信息。...VS ZeRO：此时FSDP没有做hook的控制操作。 2.3.2 前向传播 这一部分的核心是：每个GPU之上进行前向传播，同时为后向传播建立控制关系，这样后向传播知道应该如何收集参数，如何释放参数。...在全精度模式下，我们很幸运地得到了相同的grad_acc对象，所以删除和重新注册仍然能确保在所有梯度生成后钩子只启动一次。 根据经验，每次前向传播时维持注册的第一个钩子似乎是最有效的。
[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (4) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (4) 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 单精度、双精度和半精度浮点格式的区别...分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) [源码分析] Facebook如何训练超大模型...--- (2) [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 0x01 背景知识 1.1 单精度、双精度和半精度浮点格式的区别 我们从NVIDIA官博 What’s the Difference...一个更稳健的方法是动态地选择损失比例因子。其基本思想是以一个大的比例因子开始，然后在每次训练迭代中重新考虑它。如果在选定的迭代次数N中没有发生溢出，则增加比例因子。...因此，在相同的超参数下，使用半精度浮点（FP16）和单精度（FP32）浮点的混合精度训练就可以达到与使用纯单精度（FP32）训练相同的准确率，而且模型训练速度可以大大加速。
[源码分析] Facebook如何训练超大模型--- (5) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型--- (5) 0x00 摘要 0x01 背景 0x02 思路 2.1 学习建议 2.2...分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) [源码分析] Facebook如何训练超大模型...--- (2) [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(4) 0x01 背景 激活重新计算（Activation recomputation...2.2 具体思路 我们接下来就看看源码文档之中的思路介绍。 激活检查点是一种用于减少训练期间GPU内存使用的技术。具体做法是： 在向前传播过程中避免存储中间激活张量。...在后向传播过程中依靠跟踪原始输入来重新进行前向传播计算。 其结果是：以略有增加（约33%）的计算成本来减少了存储大型激活张量的必要，因此允许我们增加batch size，从而增加模型的净吞吐量。
其中正样本和负样本比例，建议为1:2或1:3，这是因为现实世界中负样本比正样本更多，但也要根据自己模型的场景来判断，如何过多的负样本，模型会偏向于识别负样本，而无法识别出正样本了。...训练中的技巧 因为训练深度学习模型，成本更高，不可能使用多钟超参数组合，来训练模型，找出其中最优的模型，那如何成本低的情况下训练出好的模型呢 在成本低的情况下，可以采用以下方法训练出好的模型： 提前停止...使用预训练模型：预训练模型是在大型数据集上训练的模型，可以作为初始模型来加速训练过程，并提高模型性能。 迁移学习：迁移学习是指将预训练模型应用于新的任务，然后微调以适应新任务。...对比实验是指将不同的模型在相同的数据集和任务下进行训练和测试，并通过一些评价指标来比较它们的性能。...平均值是指将多个模型的预测结果进行平均，作为最终预测结果。堆叠是指将多个模型的预测结果作为输入，训练一个新的模型来得到最终预测结果。
PyTorch BigGraph PyTorch BigGraph（PBG）的目标是扩展图嵌入模型，使其有能力处理包含数十亿节点和数万亿边的图。PBG 为什么有能力做到这一点？...PBG 结构能保证 bucket 至少有一个之前已训练的嵌入分区。 ? PBG 的另一大创新是训练机制的并行化和分布式。...PBG 使用 PyTorch 自带的并行化机制实现了一种分布式训练模型，这用到了前面描述的模块分区结构。在这个模型中，各个机器会协调在不相交的 bucket 上进行训练。...模型检查点偶尔会从 trainer 写入到共享文件系统中。这个模型允许使用至多 P/2 台机器时，让一组 P 个 bucket 并行化。 PBG 一项不那么直接的创新是使用了分批负采样技术。...PBG 是首个可扩展的、能训练和处理包含数十亿节点和数万亿边的图数据的方法。PBG 的首个实现已经开源，未来应该还会有更有意思的贡献。
对于谷歌出版的《重新定义公司-谷歌是如何运营的》这本书，实际我大概是在17年左右进行了阅读，最近思考公司培训，目标管理和OKR方面的一些事情，再次想起了这本书，当重新对这本书Review的时候仍然发现其巨大的价值...其中很多内容都融入了Google独树一帜的管理哲学。 当我重新阅读这本书的时候，也再次感受到一个关键点，即： 在新时期面对90后，00后的新生代。...一个企业的核心业务运作依赖的还是团队和个人。因此这本书虽然叫做谷歌是如何运营的，实际却始终在强调谷歌是如何招人，用人，培养人的，如何构建团队并持续的为团队和个人赋能的。...当重新思考组织架构的时候，我们的重点始终在于如何扁平化或类似失控里面谈到的彻底去中心化，从康威定律到敏捷方法论，但是实际更好的组织形态应该是基础共性支撑能力统一构建，核心业务单元垂直化解耦，核心业务单元本身独立运作彻底去中心化...当我们的环境充斥着各种丰富多样的素材，可供我们通过组合和再组合进行重新创作的时候，就表示组合创新的时代到来了。
当然也有少数土豪朋友们在不断训练出新的“预训练“模型，帮助苍生，提高SOTA。 那么如何科学的“微调”“预训练模型”自然而然便成为了一个重要的研究课题/方向/必备知识啦。...如何微调预训练模型 A 目标任务相同 B 目标任务不相同 1 无监督+大规模数据预训练 yes yes 2 无监督+domain数据预训练 yes yes 3 有监督+相似任务预训练 yes no 4...本文暂时不包含微调预训练的另外2个话题：1、微调模型的稳定性；2、如何高效进行微调？...结语 以上便是今天想写的内容啦，总结一下就是：什么是“微调”， 什么是“预训练”，如何“微调”预训练。 看着table是不是觉得可能性更多啦？...后记 当然“微调”预训练模型是一个十分广泛的方法，不仅限于基于“transformer“结构的预训练模型的“微调“（本文也在以更通用的角度讲解“微调”预训练模型），只是“transformers”恰好站在了这个正确的时代
spaCy是Python和Cython中的高级自然语言处理库，它建立在最新的研究基础之上，从一开始就设计用于实际产品。spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量，目前支持20多种语言的标记。...，如果正在运行spaCy v2.0或更高版本，则可以使用validate命令来检查安装的模型是否兼容，如果不兼容，请打印有关如何更新的详细信息： pip install -U spacy spacy validate...如果已经训练了自己的模型，请记住，训练和运行时的输入必须匹配。...在更新spaCy之后，建议用新版本重新训练模型。 下载模型 从v1.7.0开始，spaCy的模型可以作为Python包安装。这意味着它们是应用程序的组件，就像任何其他模块一样。...如果要更改代码库，常见方法是需要确保你有一个由包含头文件，编译器，pip，virtualenv和git的Python发行版组成的开发环境。编译器部分是最棘手的。，如何做到这一点取决于你的系统。
前段时间逛GitHub看到FFCV这个库，该库主要是优化数据加载过程来提升整体训练速度。...一方面自己是搞框架的，数据加载优化是其中一部分重头戏；另一方面是PyTorch的数据加载速度也被诟病很久，毕竟面对的是研究人员，大部分人都是直接opencv, PIL一把梭哈数据预处理，我也很好奇如果好好写这部分能对...字典，其中value项是你数据对应的一个Field对象。...，包括如memcpy,fileread,imdecode,resize 其中resize使用的是Opencv来做，而图片解码采用的是turbojpeg库 fields fields是ffcv里的数据结构...，那么你就需要重新用JIT编译相关操作 memory_manager 这是一个内存管理对象，当数据集能够完全放进内存中时，则可以通过memory_manager设置相关策略，具体有两种策略。
在Azure上训练大型机器学习模型通常涉及以下关键步骤，尤其是针对深度学习模型和其他大数据量训练任务。...以下是一种通用的流程指导，适用于Azure Machine Learning服务： ### 步骤 1: 准备Azure环境 1....**上传数据**： - 将大模型所需的训练数据上传到Azure Blob Storage或其他支持的存储服务中。 4....**模型保存**： - 在训练脚本中添加逻辑，将训练好的模型保存到运行上下文中的临时位置。 11....**评估模型性能**： - 使用验证集评估模型，并在必要时调整模型架构和超参数，重新提交训练作业。 ### 步骤 9: 部署模型 13.
_is_space(c): R.append('[unused1]') # space类用未经训练的[unused1]表示 else:...R.append('[UNK]') # 剩余的字符是[UNK] return R tokenizer = OurTokenizer(token_dict) neg = pd.read_csv...if label in [2, 0, 1]: if isinstance(d, str): data.append((d, label)) # 按照9:1的比例划分训练集和验证集...early_stopping] model.compile( loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=Adam(1e-5), # 用足够小的学习率
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