学术研究pytorchkeras
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2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等AI框架后,我将目标锁定在Volcengine 引擎基础的自然语言处理模块。选择Volcengine引擎的原因是不同于基础科研工作,企业AI应用更强调快速和经济化规... 不同与AI学术研究侧重于算法优化和改进,较少考虑产业界AI落地的难点:大规模预训练过程中存在数据量少,数据标注量大; AI产业垂类场景应用案例少;预测模型鲁棒性不够等问题。而火山引擎的云原生平台的生态社区建设模...
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
国外心理学家研究了五个主要人格,所以我们可以将上面的二维扩展到五维,如下图所示:
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2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等AI框架后,我将目标锁定在Volcengine 引擎基础的自然语言处理模块。选择Volcengine引擎的原因是不同于基础科研工作,企业AI应用更强调快速和经济化规... 不同与AI学术研究侧重于算法优化和改进,较少考虑产业界AI落地的难点:大规模预训练过程中存在数据量少,数据标注量大; AI产业垂类场景应用案例少;预测模型鲁棒性不够等问题。而火山引擎的云原生平台的生态社区建设模...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分布式训练。 另外,BytePS在很大程度上优于现有的开源分布式训练框架。例如,在进行BERT大型训练时,BytePS可以使用256个GPU实现约90%的缩放效率,这比Horovod + NCCL高得多。丨Effective TransformerEffective Transformer基于NVIDIA FasterTransfor...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。 BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分布式训练。 另外,BytePS在很大程度上优于现有的开源分布式训练框架。例如,在进行BERT大型训练时,BytePS可以使用256个GPU实现约90%的缩放效率,这比Horovod + NCCL高得多。 丨Effective TransformerEffective Transformer基于NVIDIA FasterTran...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。 BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分布式训练。 另外,BytePS在很大程度上优于现有的开源分布式训练框架。例如,在进行BERT大型训练时,BytePS可以使用256个GPU实现约90%的缩放效率,这比Horovod + NCCL高得多。 Effective TransformerEffective Transformer基于NVIDIA FasterTransf...
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