从优化的学习算法到激动人心的应用案例,从推动科研的新边界到开拓商业的新天地,大模型技术的跃进式发展,俨然成为推动行业革新、塑造未来商业竞争力的核心动力,为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。“乘骐骥... 数学、代码和多语言翻译六个领域的中英文和多语言权威数据集上对模型进行了广泛测试。同时,Baichuan-2-7B 模型还开放了中间的 11 个 Checkpoints 供社区研究。![picture.image](https://p3-volc-community-sign...
这对个人的知识储备提出了更高的挑战,作为团队的一员,我利用业余时间又重温了经典的实体关系抽取论文,并运用所学在相关算法大赛中进行了实践,取得了第四名的成绩。# 问题研究## 问题定义从结构化(如表格)、半结构化(如JSON)和非结构化(如纯文本)数据中获取形式为(事物1,关系,事物2)的三元组的过程称为关系抽取(relation extraction)。一般情况下,我们会尽量把关系抽取抽象成若干三元组的抽取,而不会做n元组(n>3)的抽取。在...
探讨面临的痛点和挑战- 提供自动化的解决方案- 分析实践效果和收益- 提出结论和未来展望 ▌**痛点 & 挑战**在分析业务痛点和挑战之前,先要清楚业务现状。 1. **现状概览**字节跳动数... **效率提升**:通过运用先进的算法和实时监控机制,自动化方案能够迅速锁定最优参数组合,从而提升调优效率。- **准确性增强**:能够妥善处理参数间复杂的相互影响,为复杂系统呈现更为精准的调优结果,进一步提高...
AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系统的项目中,如果我们实现一个AI模型的话,它能够通过分析用户提供的健康数据来预测疾病风险,大大提高了预防性医疗的效率。## 大模型:AI的新阶段大模型,如使用了很多最新的大模型的智能AI机器人,代表了AI的一个新阶段。这些模型由数十亿个参数构成,能够处理...
AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系统的项目中,如果我们实现一个AI模型的话,它能够通过分析用户提供的健康数据来预测疾病风险,大大提高了预防性医疗的效率。## 大模型:AI的新阶段大模型,如使用了很多最新的大模型的智能AI机器人,代表了AI的一个新阶段。这些模型由数十亿个参数构成,能够处理...
**探讨面临的痛点和挑战、提供自动化的解决方案、分析实践效果和收益、提出结论和未来展望。** ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e8f6052d026... 通过运用先进的算法和实时监控机制,自动化方案能够迅速锁定最优参数组合,从而提升调优效率。 **● 准确性增强:**能够妥善处理参数间复杂的相互影响,为复杂系统呈现更为精准的调优结果,进一步提...
最先进的面部识别算法是使用数百万张图像进行训练的。通过互联网作为资源,面部图像是相对容易获得的,但是这些图像中的语义分布通常非常不平衡。例如,大多数可用的照片都是微笑的主体的正面肖像,包含大姿势的图像相对较少,姿势的稳定性目前被认为是人脸识别工作面临的最大挑战之一。 最近研究人员提出的基于大数据和大模型的生成对抗网络对人脸识别成功率有巨大的提升。在生成对抗网中输入是人脸的随机纹理和背景,还有随机的形...
苍山负雪,烛名天南,2022注定是不平凡的一年,岁末全国开发,在发表改文章时,正式自己🐑第二天,一切的恐惧源于无知,发烧39度一粒布洛芬就解决了,解决恐惧最好的方式就是直面恐惧,凡是过往,皆为终章,愿2023我们能拨雪寻春,烧灯续昼,和光同尘,与时舒卷。## 一 前言### 1.1 背景自2020年至今,众多传统行业都受到疫情的冲击,据IDC相关报告,疫情期间,终端消费者需求的多样性、易变性对企业传统IT架构以及经营运营模式发起了挑战,使...
搬回国内参与 MiniMax 大模型算法的打造。 他们和 MiniMax 的故事是什么样的呢?他们当初为什么选择加入?MiniMax 的工作氛围如何?来听听他们怎么说吧。 **你和 MiniMax 的故事... 数学基础,能快速学习新技术。 **你需要对 AGI 技术有热情和想象** ,这番热情会驱使你不断挑战未知的、革命性的技术突破。 **你需要有务实的性格** , **你追求的技术进步不只是一套理论或一个实验,而...
如果说推荐算法、大数据技术是支撑字节跳动业务发展的技术能力,那么其迭代创新的核心技术理念又是什么? 10月27上午,在「稀土开发者大会」上,火山引擎总经理谭待以《数据驱动x敏捷开发,业务高速增长的双引擎》为主题... 面对刚才说的大规模挑战,我们在ByteHouse上主要做了五个层次的深度改造: 第一是支持流式数据。对分析而言,我们对实时性的要求非常高,所以我们通过Kafka支持了对实时数据的处理。这样通过ByteHouse可以实现对实时和...
这是我们算法最终生成的一些解说情况。 本场讲座,会分为五部分内容。第一部分,我会给大家先简单介绍一下什么是序列生成问题,它有什么样的难度和挑战;第二部分,将介绍深度隐变量模型,Deep latent Variable Models ... 更偏数学的一个直观想法是:假如单独学习英语、法语、西班牙语、德语、意大利语等语言的翻译,我们可能学到一个比较好的表示,但是这些表示之间都没有相互的关系。其实这些语言之间,我们依然可以找到一些双语的语对把...
其实就是在这张图上运行图算法,也就是图计算** 。对于小规模的图,我们可以用单机来进行计算。但随着数据量的增大,一般需要引入 **分布式的计算系统** 来解决,并且要能够高效地运行各种类型的图算法。**批处... 来应对更大规模的挑战。**自定义算法实现**在常见图计算算法之外,字节跳动多元的业务中,有大量的其他图算法需求以及现有算法的改造需求,比如需要实现更适合二分图的 LPA 算法,需要改造 PageRank 算法使之更...
充满挑战。直到以chatGPT为标志性事件的大模型技术的出现,这一愿望才变得可能。大模型是语言模型发展的高级阶段,本节我们来梳理一下语言模型(Language Models,LM)的四个发展阶段,让读者可以更好地了解大模型是怎么... 数学计算与推理、代码编写等)取得了比之前算法好得多的成绩,很多方面都超越了人类专家的水平,特别是对话交流具备了一定的共情能力,这让AI领域的工作者和普通大众相信AGI(Artificial General Intelligence,通用人工...