【LLM】大模型落地-从理论到实践

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计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践

计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践 2018年06月13日 16:38:11 轻春阅读数 6004更多分类专栏: 机器学习机器学习荐货情报局版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010352603/article/details/80681100 计算广告CTR预估系列(七)–Facebook经典模型LR+GBDT理论与…

华为高级研究员谢凌曦：下一代AI将走向何方？盘古大模型探路之旅

摘要:为了更深入理解千亿参数的盘古大模型,华为云社区采访到了华为云EI盘古团队高级研究员谢凌曦.谢博士以非常通俗的方式为我们娓娓道来了盘古大模型研发的"前世今生",以及它背后的艰难往事. 本文分享自华为云社区<华为高级研究员谢凌曦:下一代AI将走向何方?盘古大模型探路之旅>,原文作者: 华为云社区精选 . "每个人都生活在特定的时代,每个人在特定时代中的人生道路各不相同.在同一个时代,有人慨叹生不逢时,有人只愿安分--"这是2021年北京高考命题作文&q…

Java 理论与实践: 修复 Java 内存模型，第 2 部分（转载）

在 JSR 133 中 JMM 会有什么改变? 活跃了将近三年的 JSR 133,近期发布了关于如何修复 Java 内存模型(Java Memory Model, JMM)的公开建议.在本系列文章的第 1 部分,专栏作者 Brian Goetz 主要介绍最初的 JMM 中的几个严重缺陷,这些缺陷导致了一些难度高得惊人的概念语义,这些概念原来被认为很简单.这个月,他介绍在新 JMM 中 volatile 和 final 的语义是如何变化的,这些改变使它们的语义符合大多数开发人员的直觉.其中一些改…

（转）【重磅】无监督学习生成式对抗网络突破，OpenAI 5大项目落地

[重磅]无监督学习生成式对抗网络突破,OpenAI 5大项目落地 [新智元导读]"生成对抗网络是切片面包发明以来最令人激动的事情!"LeCun前不久在Quroa答问时毫不加掩饰对生成对抗网络的喜爱,他认为这是深度学习近期最值得期待.也最有可能取得突破的领域.生成对抗学习是无监督学习的一种,该理论由 Ian Goodfellow 提出,此人现在 OpenAI 工作.作为业内公认进行前沿基础理论研究的机构,OpenAI 不久前在博客中总结了他们的5大项目成果,结合丰富实例介绍了生成对抗网络…

Java 理论与实践: 并发集合类

Java 理论与实践: 并发集合类 DougLea的 util.concurrent 包除了包含许多其他有用的并发构造块之外,还包含了一些主要集合类型 List 和 Map 的高性能的.线程安全的实现.在本月的 Java理论与实践中,BrianGoetz向您展示了用 ConcurrentHashMap 替换 Hashtable 或 synchronizedMap ,将有多少并发程序获益.您可以在本文的中与作者以及其他读者共享您的想法(您也可以点击文章顶部或者底部的讨论进入论坛). 在Java…

Deep Learning中的Large Batch Training相关理论与实践

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在分布式训练时,提高计算通信占比是提高计算加速比的有效手段,当网络通信优化到一定程度时,只有通过增加每个worker上的batch size来提升计算量,进而提高计算通信占比.然而一直以来Deep Learning模型在训练时对Batch Size的选择都是异常敏感的,通常的经验是Large Batch Size会使收敛性变差,而相对小一点的Batch Size才能收敛的更好…