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JEST算法:多模态大模型训练数据筛选方法分析
本文分析了JEST算法在多模态大模型训练中的应用,通过创新的数据筛选方法提高了训练效率和降低了算力需求。介绍了JEST算法的三种评分策略和模型近似、多分辨率训练等方法,为优化大规模数据集的处理提供了思路。- 780
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美团技术沙龙第80期:内容智能分发的算法实践
本文介绍了美团技术沙龙第80期的内容,主要包括内容搜索的挑战和优化实践,为了应对多种类型供给并存、内容供给量级大且更新频繁等问题,技术团队进行了一系列的链路优化和算法实践。- 496
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大模型支持超长文本输入的方案介绍
本文介绍了四种方案,包括稀疏注意力和片段递归的长文本建模方案,以及显式搜索的知识库外挂方案,隐式搜索的Unlimiformer方案,以及并行输入的pcw和并行解码NBCE方案,为解决大模型支持超长文本输入的问题提供了解决方案。- 153
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掘金日新计划 · 2 月更文挑战 | Boosting算法的基本框架和核心思想
本文介绍了Boosting算法的起源和核心思想,以及其在集成学习中的应用。通过累加弱模型来提升模型精度,Boosting算法在机器学习和数据挖掘中被广泛使用。- 186
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基于检索式对话系统的客服辅助框架
本文介绍了基于检索式对话系统的客服辅助框架,通过推荐回复的方式,提高坐席效率,改善用户体验。详细介绍了系统架构与指标,召回和排序模块工作,以及具体应用示例。- 224
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基于机器学习的关联规则方法对IC电子产品的数据挖掘
本文基于机器学习的关联规则方法对IC电子产品进行数据挖掘,包括数据预处理、词云图制作和关联规则挖掘。通过分析不同用户对不同品牌和种类的偏好,探索关联信息。了解IC电子产品的市场需求和用户行为。文章提供了关键词、标签和描述,方便读者了解文章主题和内容。- 265
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使用OpenCV的DNN模块进行图像分类任务的方法和技巧
本文介绍了如何使用OpenCV的DNN模块进行快速搭建和缩减代码量来完成图像分类任务。文章中记录了作者在任务过程中遇到的问题和实现的逻辑。- 386
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EasyNLP中的K-Global Pointer模型解析及应用
本文介绍了EasyNLP中的K-Global Pointer模型,该模型是基于Global Pointer模型的改进版本,支持中文信息抽取三大任务。通过使用MacBERT预训练语言模型和prompt模板,可以有效地进行命名实体识别和关系抽取任务。阅读本文了解K-Global Pointer模型的详细解析和在EasyNLP框架中的应用。- 434
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指令生成方法-SELF Instruct和Automatic Prompt Engineer
本文介绍了两种指令生成方法:SELF Instruct和Automatic Prompt Engineer。通过利用大模型的上下文理解能力和生成多样性,以及prompt逆向工程,可以降低指令数据集的人工标注成本。作者还使用ChatGPT模型进行指令生成的实验,并在医学和金融NLP任务上进行了尝试。想要了解更多细节,可以访问huggingface上的可视化应用。- 452
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神经网络性能优化方法
本文介绍了一种神经网络的性能优化方法,通过改变算子的先后调用顺序,实现整个优化系统的性能的成倍提升。详细讨论了混合精度推理和混合精度训练的概念,以及数据搬运算法在提升性能中的关键作用。- 360
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AIXSNS.com寻路算法:Dijkstra算法和A*算法详解
本文详细介绍了AIXSNS.com寻路算法中常用的Dijkstra算法和A*算法,讲解了它们在计算机图形学和人工智能领域的应用。适合对算法感兴趣的读者阅读。- 780
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