原文地址:参数和非参数模型——当我谈到参数我在说些什么 - 知乎 (zhihu.com) 对观察数据集进行描述 假如现在给我们观察数据,其中 是表征这个观察数据的特征和标签,其中的表示特征维度,表示样本数量。 如果我们尝试对这个观察数据进行模型描述,我们可以怎么描述呢?把这个问题记住,我们继续 ...
摘要:近来,增大模型规模成为了提升模型性能的主要手段。特别是NLP领域的自监督预训练语言模型,规模越来越大,从GPT 的 亿参数,到Switch Transformer的 亿参数,又是一个数量级的增加。 本文分享自华为云社区 一文带你了解MindSpore支持的万亿级参数超大模型关键技术 ,原文作者:HWCloudAI 。 前言 近来,增大模型规模成为了提升模型性能的主要手段。特别是NLP领域的 ...
2021-06-23 15:08 1 311 推荐指数:
原文地址:参数和非参数模型——当我谈到参数我在说些什么 - 知乎 (zhihu.com) 对观察数据集进行描述 假如现在给我们观察数据,其中 是表征这个观察数据的特征和标签,其中的表示特征维度,表示样本数量。 如果我们尝试对这个观察数据进行模型描述,我们可以怎么描述呢?把这个问题记住,我们继续 ...
目录 参数模型 算法实现 CRC-32 CRC-32/MPEG-2 表生成算法 参考资料 本文源码 参数模型 CRC即循环冗余校验码(Cyclic Redundancy Check):是数据通信领域 ...
https://blog.csdn.net/sinat_27652257/article/details/80543604 可以看一下。 ...
一、Kafka应用 本文主要总结当Kafka集群流量达到 万亿级记录/天或者十万亿级记录/天 甚至更高后,我们需要具备哪些能力才能保障集群高可用、高可靠、高性能、高吞吐、安全的运行。 这里总结内容主要针对Kafka2.1.1版本,包括集群版本升级、数据迁移、流量限制、监控告警、负载均衡、集群 ...
技术背景 近几年在机器学习和传统搜索算法的结合中,逐渐发展出了一种Search To Optimization的思维,旨在通过构造一个特定的机器学习模型,来替代传统算法中的搜索过程,进而加速经典图论等问题的求解。那么这里面就涉及到一个非常关键的工程步骤:把机器学习中训练出来的模型保存成一个文件 ...
技术背景 在前面一篇博客中,我们介绍了MindSpore在机器学习过程中保存和加载模型的方法。这种将模型存储为静态文件的做法,使得我们可以更灵活的使用训练出来的模型,比如用于各种数据集的验证,或者是迁移学习等场景。 前言 这里使用的数据集和加载的模型,都来自于这篇博客。关于MindSpore ...
简介: 最近,阿里云PAI团队和达摩院智能计算实验室一起发布“低碳版”巨模型M6,大幅降低万亿参数超大模型训练能耗。借助我们自研的Whale框架仅使用480卡GPU,即训练出了规模达人类神经元10倍的万亿参数多模态大模型M6,与传统海外公司实现万亿参数规模相比,能耗降低超八成、效率提升近11倍 ...
.NET Core WEB API 模型绑定方式有以下表格中的几种: 特性 绑定源 [FromHeader] 请求标头 [FromQuery] 请求查询字符串参数 ...