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TLDR: 本文介绍了一种突破传统的双塔式(two-tower)模型的新方法,这种方法利用一个轻量级的生成模型提取一侧(例如文档侧)的特征,并模拟生成另一侧(例...
自训练模型开始,就一直再跟Leader Battle这个问题,领域大模型需不需要有通用化能力。就好比华为盘古大模型“只做事不作诗”的slogan,是不是训练的领...
据称已经有3700多名员工卷铺盖走人了。按照推特7500人左右的员工数量来看,看起来猜50%的人赌对了。
两年前,疫情刚开始之际,包括 Zoom、谷歌、亚马逊、Facebook 在内的科技巨头们乘着疫情这股“东风”,营收达到了两位数增长。他们获得了丰厚的利润,于是开...
获奖论文《Real-time Short Video Recommendation on Mobile Devices》针对短视频推荐场景,传统服务端部署的推...
心电图是医院心脏疾病常用辅助诊断指标。心电图由于其价格低、无创的特性被广泛用于心脏疾病的预筛查以及体检中,每天的检测量巨大。目前,多导联的心电图设备已经广泛用于...
本文是一篇多任务学习的文章, 里面的设计思路非常值得借鉴,也较为符合我们的直观理解,实践中也确实带来了不错的效果。
最近一段时间,文本转图像模型 Stable Diffusion 可谓是爆红 AI 圈,其是由慕尼黑大学和 Runway 的研究者基于 CVPR 2022 的论文...
多模态短视频分类是视频理解领域的基础技术之一,在安全审核、推荐运营、内容搜索等领域有着十分非常广泛的应用。一条短视频中通常包含有三种模态信息,即文本、音...
全监督学习,即仅在目标任务的输入输出样本数据集上训练特定任务模型,长期以来在许多机器学习任务中发挥着核心作用,同样的,全监督学习在 NLP 领域也非常重要。但是...
↑↑↑关注后"星标"炼丹笔记 炼丹笔记 知识点 来源:Coggle数据科学 技术 黑话 hypothesis:我猜的,先做一个假设 intuition...
UniLM也是一个多层Transformer网络,跟bert类似,但是UniLM能够同时完成三种预训练目标,如上述表格所示,几乎囊括了上述模型的几种预训练方式,...
在非常多的问题中,例如商品推荐数据存储(大量的用户和商品,还有购买金额等信息),金融数据存储(大量的标的,价格等),我们不可避免的都会碰到数据过大的问题,如果对...
深度学习模型的训练/推理过程涉及很多步骤。在有限的时间和资源条件下,每个迭代的速度越快,整个模型的预测性能就越快。我收集了几个PyTorch技巧,以最大化内存使...
我只是按照自己的兴趣,尽可能多地专注于学习机器学习。年龄只是一个数字,何时开始以及可以实现多少没有上限。 Philip是Kaggle Competitions ...
ICLR (International Conference on Learning Representation) 国际表征学习大会是公认的深度学习领域国际顶...
Curriculum Labeling (CL),在每个自训练周期之前重新启动模型参数,优于伪标签 (PL)。
特征工程的问题往往需要具体问题具体分析,当然也有一些暴力的策略,可以在竞赛初赛前期可以带来较大提升,而很多竞赛往往依赖这些信息就可以拿到非常好的效果,剩余的则需...
在大规模数据集进行读取进行训练的过程中,迭代读取数据集是一个非常合适的选择,在Pytorch中支持迭代读取的方式。接下来我们将介绍XGBoost的迭代读取的方式...
这是一篇来自于 ACL 2022 的文章,总体思想就是在 meta-learning 的基础上,采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label进行编...
暂未填写学校和专业