nlp的数据增强方法的pytorch实现
社区干货
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
数据类型80%的文本数据进行应用,通过文本向量特征提取、文本实体关系抽取、文本类型识别等自然语言分析实现建筑设施运维AI场景落地是我2021年所开启新的应用领域。关于建筑运维这个传统行业如何应用自然语言NLP技术... 基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现企业AI应用的落地。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...
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
走进NLP的世界叭。🚖🚖🚖## 词向量我们知道,NLP任务中我们处理的对象是一个个的词,但是计算机根本不认识我们的词啊,需要将其转换为适合计算机处理的数据类型。一种常见的做法是独热编码(one-hot编码),假设我... 进而提高其对长距离依赖的能力。🥝🥝🥝### 手撸RNN想必大家通过上文的讲述,已经对RNN的代码结构有了一定的认识,下面我们就来使用Pytorch来实现一个RNN网络,让大家对其有一个更加清晰的认识。🥂🥂🥂这部分的...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。,模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调...
火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 开源,性能最高提升 6.9 倍!
基于 PyTorch 框架,veGiantModel 是以 Megatron 和 DeepSpeed 为基础的高性能大模型训练框架。其特点包括:- 同时支持数据并行、算子切分、流水线并行 3 种分布式并行策略,同时支持自动化和定制化的并行策略- 基于 ByteCCL 高性能异步通讯库,训练任务吞吐相比其他开源框架有 1.2x-3.5x 的提升- 提供了更友好、灵活的流水线支持,降低了模型开发迭代所需要的人力- 可在 GPU上 高效地支持数十亿至上千亿参数量的大模型...
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nlp的数据增强方法的pytorch实现-优选内容
nlp的数据增强方法的pytorch实现-相关内容
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不同。在字节跳动的实践中发现,基础架构对性能或迭代效率有影响,但大部分情况下对算法效果不应该有影响。我们不希望在算法对比过程中引入基... 包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。 **不同的训练框架** 有...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
而认知智能就对应的是NLP(自然语言处理)。而要实现真正的人工智能,就必须能够实现认知智能,所以研究和学习自然语言处理技术就显得至关重要。 自然语言处理是计算机科学、信息工程、人工智能、语言学这几个学科... 所以如何更加科学的利用**大量未标记数据**以及**标记数据**则成为了新一波研究的热潮。前者则孕育出了预训练模型、提示学习(Prompt Learning)等细分领域,而后者则孕育出了数据增强等细分领域。 为了帮助初学...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
目标检测还是语义分割的榜单前几名基本都是用VIT实现的!!!朋友,相信你点进来了也是了解了VIT的强大,想一睹VIT的风采。🌼🌼🌼正如我的标题所说,作为一名CV程序员,没有接触过NLP(自然语言处理)的内容,这给理解VIT带来... 这样的话,就可以顺理成章的提出transformer了,其最主要就是解决了类似RNN框架难以并行的特点。后文我也会详细介绍transformer是如何进行并行处理数据的。 现在就让我们来看看transformer的整体框架,如下图所...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
这种方法试图在保持相对较小的模型规模的同时利用更多的数据提升模型的性能。最近最新推出的 GPT-4 模型以及 Google 最近发布的第二代 PaLM 没有公布具体的模型细节。但可以猜测的是,这些模型的规模可能已经达到了万亿级的参数,这些进展为自然语言处理和其他相关领域的研究者们带来了新的机遇和挑战。 通过前面提到的这些趋势,我们也可以看出当前需要解决的一些问题及为实现降本增效目标需要调整的地方。 首先,需要*...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
斩获 IPDPS 2023 最佳论文奖
实现了端到端的推理过程的大幅优化; 论文中手动调优了Transformer中的multi-head attention, layer normalization, activation等核心算子,将ByteTransformer的推理性提升至业界领先水平; 与PyTorch,TensorFlow,NVI... 实现131%的加速。论文代码已开源。论文地址:https://arxiv.org/abs/2210.03052 IPDPS: 并行和分布式计算方向计算机系统领域的旗舰会议。该会议专注于分享并讨论并行计算、分布式计算、大规模数据处理以及高性能计算...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
或是提升了商业智能的效率。**Client AI**是字节跳动产研架构下属的端智能团队,负责端智能**AI框架和平台的建设**,也负责**模型和算法的研发**,为字节跳动开拓**商业智能** **新场景**。**Pitaya**则是由字节跳... **MLX Notebook**内置Spark 3.0以及Flink等**大数据** **计算引擎**,和local、yarn、K8S等多种**资源** **队列**,可以将多种**数据源**(HDFS / Hive / Kafka / MySQL)和多种**机器学习引擎**(TensorFlow, PyTorch,...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
与数据处理及模型训练流程打通,助力线上模型快速迭代;提供任务/Pipeline编排功能,对接ODPS/NAS/CPFS/OSS数据源,为用户提供一站式AI工作站。平台自研推理引擎助力业务在提高模型服务性能的同时还能控制成本;自研训练... 是把pytorch / tensorflow等模型先转成*onnx*格式,然后再将*onnx*格式转成TensorRT(*trt*)格式进行优化,如下图所示: