本文介绍了中科院AI团队的新发现：大模型可通过自我验证提高推理性能。推理能力是机器接近人类智能的一个重要指标。最近的大型语言模型（Large language mode，LLM）正在变得越来越擅长推理，背后的一个关键技术是思维链（chain-of-thought，CoT），简单来说，CoT 可以让 LLM 模拟人类思考的过程，帮助大型语言模型生成一个推理路径，将复杂的推理问题分解为多个简单的步骤，
前言预训练语言模型在目前的大部分nlp任务中做个微调都能取得不错的一个结果，但是很多场景下，我们可能没办法微调，例如文本聚类，我们更需要的是文本的向量表示；又亦如文本匹配，特别是实时搜索场景，当候选集数量较多时，直接使用ptm做匹配速度较慢。那么如何优雅的使用预训练模型生成文本embedding呢？本文将会从不同的预训练模型与不同的优化方法去介绍文本embedding的生成方式，如有理解错误，欢迎
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2024-05-13 10:34:05
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文章目录? 模型推理框架 【Intel的OpenVINO -- CPU】? 模型推理框架 【Nvidia的TensorRT -- GPU - 也支持 CPU】? 腾讯 ncnn【移动端部署】? 阿里 MNN【移动端部署】? 华为 MindSpore 【 深度学习框架 】? 百度 PaddlePaddle【服务器端 | 移动端 皆可】? 简单总结? 不得不夸的YOLOX ? 模型推理框架 【Inte
举几个对推理性能有强要求的场景例子：（1）在公共安全领域中，视频监控中实时的人脸识别需要有实时的展示能力方便执法人员快速定位跟踪人员。 （2）在互联网应用领域中，电商网站、内容应用实时的个性化推荐要求能够快速响应，推荐的卡顿感将直接影响购物或者内容获取的体验。 （3）在银行领域中，电子支付中异常交易的实时识别也至关重要，任何异常的交易需要被快速识别并拦截，而正常的交易则不能被影响。 （4）在金融领
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2024-04-28 16:19:53
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文章目录张量共享torch.multiprocessing.spawnmultiprocessing.Pool与torch.multiprocessing.Pool阻塞非阻塞map阻塞非阻塞starmap torch.multiprocessing是具有额外功能的multiprocessing，其 API 与multiprocessing完全兼容，因此我们可以将其用作直接替代品。 multip
人类在认识世界与改造世界的活动中所面对的对象便可称为系统。现实中的许多相互作用的元素可以组成复杂系统，如互联网、经济系统、公共部门和行政组织、城市、生命体、大脑、电网、交通、生态系统等等，由于系统中的元素、主体数量较多，系统组成元素之间以及系统和环境之间存在依赖、竞争、关联等复杂的作用，便产生了如非线性 、涌现、自发秩序、适应性以及反馈回路等的特殊性质，导致互动模式与影响难以描述。我们既无法把整个
前言关于LightGBM，网上已经介绍的很多了，笔者也零零散散的看了一些，有些写的真的很好，但是最终总觉的还是不够清晰，一些细节还是懵懵懂懂，大多数只是将原论文翻译了一下，可是某些技术具体是怎么做的呢？即落实到代码是怎么做的呢？网上资料基本没有，所以总有一种似懂非懂的感觉，貌似懂了LightGBM，但是又很陌生，很不踏实，所以本篇的最大区别或者优势是：源码分析，看看其到底怎么实现的，同时会将源码中
一、前言1、记忆性利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，且可解释性强。这种方式有着较为明显的缺点：首先，特征工程需要耗费太多精力。其次，因为模型是强行记住这些组合特征的，所以对于未曾出现过的特征组合，权重系数为0，无法进行泛化。2、泛化性 为了加强模型的泛化能力，引入了DNN结构，将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector，这种
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2024-07-25 08:22:00
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Embedding技术概览：1. Graph Embedding简介Word2Vec和其衍生出的Item2Vec类模型是Embedding技术的基础性方法，二者都是建立在“序列”样本（比如句子、用户行为序列）的基础上的。在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构，所以Item2Vec在处理大量的网络化数据时往往显得捉襟见肘，在这样的背景下，Graph Embedding成了新的研究方向，并逐渐
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2024-04-22 13:14:42
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从C端视角来看，58商业将Embedding作为广告的一种理解方式，使我们精确理解C端用户意图，同时理解B端推广提供的能力，使得目标推广以合适的形式触达C端用户。Embedding对文本语义、用户行为进行向量化，通过数学计算表达广告和用户关系，具备易表示、易运算和易推广的特点。今天将从以下几方面来介绍Embedding技术在58商业搜索和推荐场景的实践：58商业流量场景主流Embedding算法介
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2024-06-07 22:05:41
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PowerDesigner的程序破解： 将破解文件pdflm15.dll复制到PowerDesigner的安装路径下。覆盖已有文件。PowerDesigner的类库的导入：将类库解压，然后打开文件夹将里面的所有类库复制到PowerDesigner的安装路径下。-----------------------------------介绍PowerDesigner的五种模型--------
1.基本概念 Lora，英文全称“Low-Rank Adaptation of Large Langurage Models”，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术2.作用只要是图片上的特征都可以提取并训练 （1）对人物/物品的脸部特征进行复刻 （2）生成某一特定风格的图像 （3）固定动作特征3.embedding和Lora的区别 embedding
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2024-08-01 16:43:44
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在现代科技发展中，Ollama 模型及其嵌入（Embedding）模型成为自然语言处理领域的一个热点。最近许多工程师和研究者对如何优化这些嵌入模型进行了探讨，意图提升模型性能并解决潜在的问题。本文将详细记录如何解决“ullama 模型Embedding 模型”的过程，涵盖从背景描述到技术原理、架构解析、源码分析等多个维度的内容。
我们首先来看一下背景信息。Ollama 模型通常通过将复杂的文本映
模型推理是人工智能中的一个关键环节，指的是利用训练好的模型对新数据进行预测或分类的过程。简单来说，就是让机器根据已有的知识和经验，对未知的数据做出判断。模型推理的基本概念模型：通过大量数据训练出来的算法，能够识别模式、做出决策。推理：将新数据输入模型，模型根据其学习到的规律，输出预测结果。例如：在图像识别中，模型可以判断一张图片里是否有猫。在自然语言处理中，模型可以判断一段文本的情感倾向（正面或负
2019年03月24日15:23:32更新： 由于图片经常显示不出来，本文最新链接请点击：://fuhailin.github.io/Embedding/ 博主所有博客写作平台已迁移至：://fuhailin.github.io/ ，欢迎收藏关注。这篇博客翻译自国外的深度学习系列文章的第四篇在深度学习实验中经常会遇Embedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比
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2024-07-29 19:06:14
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目录1. 背景简介2. 前提假设3. 多期 DID 估计量4. Stata 实操4.1 csdid 命令介绍4.2 csdid 命令实操5. R 语言实操5.1 R 包的安装和导入5.2 R 语言的实操展示6. 参考资料7. 相关推文 1. 背景简介双重倍差法 (Difference-in-Differences，DID)，是目前实证分析中用于识别因果关系的流行方法之一。标准的 DID 模型将样
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2024-09-05 16:15:53
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EM算法详解（一）单高斯模型1.1 一维高斯分布：1.2 多维高斯分布：（二）最大似然估计2.1 最大似然估计的数学概念：2.2 最大似然估计的基本步骤：2.2.1 构造似然函数：2.2.2 对数似然函数：2.2.3 计算参数估计值：（三）混合高斯模型3.1 单高斯模型的局限：3.2 全概率公式：3.3 混合高斯模型的概念：（四）最大似然估计的局限4.1 混合模型的似然函数：4.2 对数似然函数
TF2默认的即时执行模式（Eager Execution）带来了灵活及易调试的特性，但在特定的场合，例如追求高性能或部署模型时，我们依然希望使用 TensorFlow 1.X 中默认的图执行模式（Graph Execution），将模型转换为高效的 TensorFlow 图模型。此时，TensorFlow 2 为我们提供了 tf.function 模块，结合 AutoGraph
1. 最大期望EM 最大期望(Expectation Maximum)算法是一种迭代优化算法，如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用最大似然估计法或者贝叶斯估计法去估计模型的参数。但是，当模型含有隐变量时，就不能简单的使用这些估计方法。EM算法就是含有隐变量的概率模型参数估计的最大似然估计法。  
前言上篇讲了文件夹结构，这篇呢我们来聊一聊3D模型的相关内容。我们先来梳理下模型进入游戏的整个工作流程，然后再依次分析有哪些标准与规则。美术在DCC（Digital Content Creation，数字内容创作，游戏行业中是指美术制作数字内容所使用的软件工具）软件中进行模型创作。制作完成后，从DCC软件中导出FBX格式。导入Unity引擎并设置导入的相关选项。生成预设供程序使用。从以上流程我们可
