选股模型与逻辑推理的区别
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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。
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选股模型与逻辑推理的区别-优选内容
选股模型与逻辑推理的区别-相关内容
【发布】AgentBench:基础模型 Agent 评测,我们暂时有点差
可以用来评估 LLMs 在多回合开放式生成环境中的推理和决策能力。经过对 25 个语言模型的测试,我们发现:顶级商业语言模型在复杂环境中表现出色,与开源模型存在显著差距。而另一方面,v0.2 版本的 ChatGLM2 ... 然而在需要逻辑推理的 情景猜谜(LTP)上性能却下降不少。而另一方面,进行了代码训练的 wizardcoder 的表现却并不是很好。我们的推测是,代码训练的单轮格式减弱了其多轮能力。因此,用代码数据训练,可以提高部分能力,...
基于 Apache Calcite 的多引擎指标管理最佳实践|CommunityOverCode Asia 2023
重点阐述了指标管理在业内常见的解决方案与字节内部使用的一套 SQL 两种语法多引擎指标管理方案的异同;字节内部如何使用一套 SQL 两种语法实现降本增效以及指标管理技术的具体实现方案。在正文之前,请先... 如果想知道这里面具体的分类逻辑,可以通过 DESC 这个 function 来看具体的分类标准。跟虚拟列一样,SQL Defined Function 也有单独的埋点,可以统计一个函数的使用情况。因此当函数的口径发生变化,我们可以根据埋点自...
GPU推理服务性能优化之路
基于GPU逻辑架构分发成众多thread去并行执行。CUDA Stream流:Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序执行在device上。典型的CUDA代码执行流程:a.将数据从Host端copy到Device端。b.在Device上执行kernel。c.将结果从Device段copy到Host端。以上流程也是模型在GPU推理的过程。在执行的过程中还需要绑定CUDA Stream,以流的形式执行。## 2.2 传统Python推理服务瓶颈## 2.2.1 传统Python推理服...
集简云8月新增/更新:新增13大功能,集成44款应用,更新17款应用,新增近600个动作
是阿里云推出的一个超大规模的语言模型,功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持。现已接入集简云内置应用,与集简云数百款应用进行连接,实现能够跟人类进行多场景交互。官网:https://qianwen.aliyun.com/**可用执行动作*** 对话通义千问* 提问通义千问**应用使用示例** **微信公众号 + 通义千问 + 微信公众号** :当用户在微信公众号中发送文本消息时,自动对话通...
集简云与语聚AI新增Google Gemini、Gemini Vision两大模型,让对话能力再升级
区别于ChatGPT将语音模型Whisper与图像模型DallE单独训练,Gemini可以同时识别文本、图像、音频、视频和代码,拥有强大的交互能力。➢ 最强编码能力Gemini可以理解解释和生成世界上最流行的编程语言(如Pyt... 能够解决需要编程和复杂数学理论知识的问题。➢ 最强推理能力该模型能够理解和分析复杂的书面和视觉信息,这意味着它可以深入理解细微的信息并应对复杂的询问,它在解读数学和物理等高难度学科的逻辑推理方...
集简云本周新增/更新:新增5大功能、3大应用,更新6款应用,新增18个动作
最新升级的模型在写作、数学和逻辑推理等方面实现了显著提升,例如更强大的上下文理解能力,支持 128k 上下文;更强大的知识库,外部文档和数据库更新截止至4月,更低的价格等等。现在,用户可以在语聚GPT中平台上快速体验到GPT-4 Turbo的最新能力,轻松接入并利用GPT-4 Turbo进行各种业务场景的创新。 **应用新增** 1**滴滴企业版(企业管...
KubeAdmiral支持提供代理 API 供用户访问成员集群资源
并将请求的逻辑封装在restStorage.Proxy对象中的方法中。1. 实现proxy代理功能,使用户的请求能够被代理到member cluster。大体流程图如下:单线程模式下,CPU逻辑与GPU逻辑相互等待,GPU Kernel函数调度不足,导致GPU使用率不高,无法充分提升服务QPS。这种情况下只能开启更多进程来提升QPS,但是更多进程会带来更大的GPU显存开销。(2)多线程模式下,由于Python的GIL锁的原因,Python的多线程实际上是伪的多线程,并不是真正的并发执行,而是多个线程通过争抢GIL锁来执行,这种情...
观点 | 如何构建面向海量数据、高实时要求的企业级OLAP数据引擎?
生成逻辑执行计划,优化执行计划,调度和执行query,并将最终结果返回给用户。计算组是 Bytehouse 中的计算资源集群,可按需进行横向扩展。服务节点是无状态的,意味着用户可以接入任意一个服务节点(当然如果有需要,... 模型、A/B测试场景等,都是由ByteHouse提供服务,在外部客户实践中也积累了不少典型场景,最后一篇将为您揭秘ByteHouse最佳实践。 