shopify 博客主题

2022.04.27

239

mfshop 提供专业shopify 博客主题资讯,平台拥有众多shopify 博客主题词分析师,帮助您解决您的问题,有任何疑问:shopify 博客主题均可点击右侧客服进行咨询,我们为您提供一站式shopify 博客主题服务,感谢您的访问!

shopify 博客主题

悟道2.0参量达1.75兆,创下了世界最大的预训语言模式记录。 “悟道”超大型模型智能模型旨在构建数据和知识两轮驱动的认知智能,使机器能够像人一样思考,实现超越图灵测试的机器认知能力。

以下论文供大家参考学习。

1.BaGuaLu: Targeting Brain Scale Pretrained Models with over 37 Million Cores

在HPC系统中部署ai APP应用还存在差距,需要基于特定硬件特性的APP应用和系统协同设计。 为此,本论文提出了BaGuaLu1。 这是第一个在百亿亿次超级计算机(新一代双威超级计算机)整体进行工作目标训练的大脑尺度模型。 评价表明,BaGuaLu可以使用混合精度训练14.5万亿个参数模型,性能超过1EFLOPS,训练174万亿个参数模型,这与人脑中突触数量相当。

PDF下载链接: bagua Lu : targetingbrainscalepretrainedmodelswithover 37 million cores-aminer

2.Delta Tuning: A Comprehensive Study of Parameter Efficient Methods for Pre-trained Language Models

在本文中,研究者首先正式说明了增量调优的问题,然后全面回顾了最近的增量调优方法。 此外,提出了统一的分类标准,将现有的增量调谐方法分为三组。 是基于加法、规范、再参数化的方法。

PDF下载链接: delta tuning : acomprehensivestudyofparameterefficientmethodsforpre-trainedlanguagemodels-aminer

3.WuDaoMM: A large-scale Multi-Modal Dataset for Pre-training models

研究人员引入了一个名为WuDaoMM的大规模多模式语料库,还推出了WuDaoMM的基本版本,该语料库包含6.5亿多图像文本对,并具有500万个强大的相关图像文本对,足以支持典型的交叉模型预训练另外,还训练了对视觉语言(VL )模型的理解和生成来测试数据集的有效性。 结果表明,WuDaoMM可以作为VLPM高效数据集,特别是文本到图像生成任务的模型。

PDF下载链接: Wudao mm : a大规模多模型学习模型-管理器

4.Learning to Answer Questions in Dynamic Audio-Visual Scenarios

本文侧重于为回答视频中的各种视觉对象、语音和相关问题而修改的评估(avqa )任务,并讨论了包含45K或更大问题对的大型多媒体结果表明,AVQA受益于多感知,本研究的模型优于最近的a、v、AVQA方法。 研究人员构建的数据集可能可以作为评估和促进视听场景理解和时空推理进展的测试平台。

PDF下载链接:学习场景中心

5.Balanced Multimodal Learning via On-the-fly Gradient Modulation

本文指出,现有的多模态判别模型中,所有模态都设计了统一目标,可能仍然是优化不充分的单模态表示。 这在某些情况下是由另一个主导模态引起的。 研究人员提出动态梯度调制,通过监测各模式对学习目标的贡献差异,自适应控制各模式的优化。 另外,为了避免梯度调制引起的泛化降低,引入了动态变化的附加高斯噪声。 该研究在不同的多模式任务中实现了对通用融合方法的极大改进,并且这种简单的策略可以提高现有的多模式方法,表明了其有效性和多功能性。

PDF下载链接:平衡多点模型学习软件- the-flygradientmodulation-aminer

6.CPM: A large-scale generative Chinese Pre-trained language model

本文推出了汉语预训练语言模型(CPM ),包括大规模汉语训练数据的生成预训练。 CPM拥有26亿个参数和100 GB的中文训练数据,是最大的中文预训练语言模型,可以促进下游的几个中文NLP任务,包括对话、论文生成、cloze测试、语言理解等。 广泛的实验结果表明,在少数次甚至零次学习的设置下,CPM在许多NLP任务中取得了较强的成绩。

PDF下载链接: CPM : a large-scalegenerativechinesepre-trainedlanguagemodel-aminer

已发布到2022-04-18 15:43

联系电话 400-6065-301

留言