漏斗模型的推理公式
社区干货
字节实战案例:如何利用A/B实验提升产品用户留存
产品增长中最为经典的模型为AARRR漏斗模型,该模型追求最大化拉新,第一步“获客”(Acquisition)环节最为受到重视,而后在“激活、留存、营收、推荐”环节中不断优化转化率,实现用户增长。 但当流量红利见顶,用户拉新难度和成本倍速上升时,RARRA模型适时出现,新的模型将“用户留存” (Retention) 视为了第一关注点,用户留存在产品增长中的重要性上愈加凸显。留存高,说明产品更能真正满足用户需求,当红利时代过去后,在好产品的...
欢迎来到MiniMax开放平台
是国内领先的拥有文本、语音、视觉三模态融合的千亿参数语言大模型,并打通产品全链路的创业公司。通过搭建超大规模实验平台与超大规模推理平台,跑通技术与产品的迭代...
【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%
**为了更进一步促进大模型开源社区的发展,我们再次升级 ChatGLM-6B,发布 ChatGLM2-6B 。****在主要评估LLM模型中文能力的 C-Eval 榜单中,**截至6月25日** ChatGLM2 模型以 71.1 的分数位居 Rank 0 ,ChatGLM2-6... **更高效的推理:**基于 Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。...
如何在火山引擎云上部署 Stable Diffusion
大模型推理框架、训练/推理软硬件方案等技术实践,推出了一系列高性价的 AI 基础设施。为了让对 AIGC 感兴趣的开发者感受 AI 的魅力,本文将以 Stable Diffusion 模型为例,结合大模型企业常规工程化技术实践,演示如何在火山引擎云上部署用户自己的 Stable Diffusion 服务。## Stable Diffusion 环境依赖如果想把 Stable Diffusion 部署在云端,用户一般需要用到以下产品及服务:- 容器服务 VKE(Kubernetes v1.24)- 镜像仓...
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行为分析专用函数
ByteHouse 根据用户行为分析使用场景,定制了部分函数,主要包括: 留存分析函数 漏斗分析函数 路径分析函数 相比拼装 SQL或者使用 ClickHouse 原生函数,使用 ByteHouse 自研的专用函数更为高效。本文档详述了这些函数的使用方式。 示例模型下面是一张示例用表,是由用户行为事实表 Log 和用户维度表 User 组成常用的星型模型。 SQL CREATE TABLE -- 事件日志表 default.LOG ( `Visitor` UInt32, `EventName` String, `Ev...
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【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%
**为了更进一步促进大模型开源社区的发展,我们再次升级 ChatGLM-6B,发布 ChatGLM2-6B 。****在主要评估LLM模型中文能力的 C-Eval 榜单中,**截至6月25日** ChatGLM2 模型以 71.1 的分数位居 Rank 0 ,ChatGLM2-6... **更高效的推理:**基于 Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。...
如何在火山引擎云上部署 Stable Diffusion
大模型推理框架、训练/推理软硬件方案等技术实践,推出了一系列高性价的 AI 基础设施。为了让对 AIGC 感兴趣的开发者感受 AI 的魅力,本文将以 Stable Diffusion 模型为例,结合大模型企业常规工程化技术实践,演示如何在火山引擎云上部署用户自己的 Stable Diffusion 服务。## Stable Diffusion 环境依赖如果想把 Stable Diffusion 部署在云端,用户一般需要用到以下产品及服务:- 容器服务 VKE(Kubernetes v1.24)- 镜像仓...
集简云本周新增/更新:新增1大功能,集成4款应用,更新4款应用,新增近30个动作
**模型更新为ChatGLM-Std 与 ChatGLM-Lite**ChatGLM模型更新,可选ChatGLM-Std 与 ChatGLM-Lite。ChatGLM-Std模型大小为 130B,即 1300 亿参数。适用于兼顾对话效果与成本的场景。ChatGLM-Lite 模型大小为 6B,即 60 亿参数,属于轻量版模型,适用于对推理速度和成本敏感的使用场景。 **应用新增** 1**鑫资产...
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
像`keras.js`和`WebDNN`这样的框架只支持加载模型进行推理,而不能在浏览器中进行训练。此外,有些框架并不适用于通用的深度学习任务,它们支持的网络类型各不相同。例如,`TensorFlow.js`。而`ConvNetJS`主要支持`CNN`任务,不支持`RNN`。`Brain.js`和`synaptic`主要支持`RNN`任务,不支持`CNN`网络中的卷积和池化操作。`Mind`只支持基本的`DNN`。 是用于聚焦模型和算子的性能调优Top问题,识别性能瓶颈,重点构建瓶颈分析、优化推荐模型,支撑开发效率提升的工具。专家系统当前已经支持针对推理、训练、算子场景的瓶颈分析模型,包括内部团队开发的模型&算子瓶颈分析和优化推荐知识库、针对onnx模型的自动调优知识库,以及基于生态开发者开发的生态知识库。