转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很…

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这…

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…

在高并发模型中,无是面对物理机SMP系统模型,还是面对像JVM的虚拟机多线程并发内存模型,指令重排(编译器.运行时)和内存屏障都是非常重要的概念,因此,搞清楚这些概念和原理很重要.否则,你很难搞清楚哪些操作是在并发先绝对安全的?哪些是相对安全的?哪些并发同步手段性能最低?valotile的二层语义分别是什么?等等. 本来打算自己写一篇有关JVM内存模型的博文,后来整理资料的时候偶然发现一篇很好的相关文章(出自美团点评团队),个人感觉这篇文章写得比较全面,最起码概念层的东西讲清楚了,遂转载给大家.…

在高并发模型中,无是面对物理机SMP系统模型,还是面对像JVM的虚拟机多线程并发内存模型,指令重排(编译器.运行时)和内存屏障都是非常重要的概念,因此,搞清楚这些概念和原理很重要.否则,你很难搞清楚哪些操作是在并发先绝对安全的?哪些是相对安全的?哪些并发同步手段性能最低?valotile的二层语义分别是什么?等等. 本来打算自己写一篇有关JVM内存模型的博文,后来整理资料的时候偶然发现一篇很好的相关文章(出自美团点评团队),个人感觉这篇文章写得比较全面,最起码概念层的东西讲清楚了,遂转载给大家.…

如何让django模型中的字段和model名显示为中文:在模型中加入class Meta即可 class People(models.Model): name = models.CharField(null=True, blank=True, max_length=200) job = models.CharField(null=True, blank=True, max_length=200) def __str__(self): return self.name class Meta: ve…

SaccadeNet基于中心点特征进行初步的目标定位,然后利用初步预测框的角点特征以及中心点特征进行预测框的精调,整体思想类似于two-stage目标检测算法,将第二阶段的预测框精调用的区域特征转化为点特征.SaccadeNet在精度和速度上都可圈可点,整体思想十分不错   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: SaccadeNet: A Fast and Accurate Object Detector 论文地址:https://arxiv.org/abs/2003.12125 论文代码:…

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(…

一.Java内存模型介绍 内存模型的作用范围: 在Java中,所有实例域.静态域和数组元素存放在堆内存中,线程之间共享,下文称之为“共享变量”.局部变量.方法参数.异常处理器等不会在线程之间共享,不存在内存可见性问题,也不受内存模型的影响. 重排序与可见性: 现代编译器在编译源码时会做一些优化处理,对代码指令进行重排序:现代流水线结构的处理器为了提高并行度,在执行时也可能对指令做一些顺序上的调整.重排序包括编译器重排序.指令级并行重排序和内存系统重排序等.一般来说,编译器和处理器在做重排序的时候…

Windows五种IO模型性能分析和Linux五种IO模型性能分析 http://blog.csdn.net/jay900323/article/details/18141217 http://blog.csdn.net/jay900323/article/details/18140847 重叠I/O模型的另外几个优点在于,微软针对重叠I/O模型提供了一些特有的扩展函数.当使用重叠I/O模型时,可以选择使用不同的完成通知方式. 采用事件对象通知的重叠I/O模型是不可伸缩的,因为针对发出WSAWa…