阅读更多 可重用的 Hsqldb 启动、停止之 Ant 任务脚手架 在Eclipse里用Ant来启动Hsqldb 的方法有四种： 1、再次运行 ant startdb 任务，会发现 db.lck 还被使用，而 删除不了，被前一个实例 Lock 住了...4、再次运行你的数据库连接程序，程序运行正常，还是可以连接上去，并可以完全正常进行你的数据操作。...1、利用 Ant 本身提供的 sql 任务，如下发送 SHUTDOWN [COMPACT|IMMEDIATELY] 命令过去就可以了，如下： 重用，如：新项目与这个项目并行，即 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?
机器翻译是自然语言处理领域中的一个重要任务，其中Transformer模型其强大的表征能力和并行计算能力，成为机器翻译的主流模型。 构建一个基于Transformer的德语到英语翻译模型。...为了加快训练速度，我们选择其中的29000对作为训练集，1000对作为验证集，1000对作为测试集。 模型采用标准的Transformer架构，包括编码器和解码器两部分。...（Tokenizer） 分词器的作用是将输入的文本转换为模型可以处理的token序列（通常是整数ID），并将模型的输出转换回可读的文本。...= tokenizer.bos_token_id # 句子结束（End of Sentence）token的索引，用于标记句子的结束 EOS_IDX = tokenizer.eos_token_id...self.src_tok_emb：源语言的 token 嵌入层，将源语言的 token ID 转换为嵌入向量。
特约作者 : Slumbers 最近正好在做检测项目，相对于分类任务而言，检测任务的优化策略少之又少，最近阅读了 @李沐老师 团队新出的论文Bag of Freebies for Training Object...这篇论文我读完之后觉得CNN训练分类任务中可以执行的优化策略有不少重叠的地方，包括学习率热身、Label smoothing、 Cosine learning rate decay等都是可以在目标检测中使用的...在mixup training中，只使用新的样本 进行训练。...所以可以做一个学习率热身阶段，在开始的时候先使用一个较小的学习率，然后当训练过程稳定的时候再把学习率调回去。比如说在热身阶段，将学习率从0调到初始学习率。...Random Shapes Training 对于像YOLO这样的单阶段检测器来说，为了减小内存占用，一般会使用固定shape的图片进行训练。
听起来确实像是BERT模型的一个版本（Devlin等人，2018年），该模型很快就变成了NLP任务的SOTA，并集成了视觉输入。ViLBERT是用于多模态任务，如视觉问答(VQA)和参考表达式。...接下来，引入共同注意力Transformer层，其中共同注意力用于学习文本输入中的单词和图像中区域之间的映射。该模型生成一个隐藏表示，可以用作多个多模式任务的起点。...ViLBERT首先在标签生成数据集上接受训练，该数据集包含与图像内容相关的标题图像。完成这一阶段后，可以对模型进行微调，以执行VQA等其他任务。 我觉得最有趣的是 这种方法的许多部分并不新颖。...图像和文本之间的共同注意力在以前已经被探索过。此外，这是一种迁移学习方法，该模型从概念字幕数据集中的330万对图像-字幕对中学习，然后进行微调，以在较小的数据集执行特定任务。...但我也认为这是许多未来工作的基础——如果进行更多的微调和修改，这个模型将在许多特定任务上表现得更好。 ? 为什么你应该（我）感到兴奋?
MLM的预训练任务」。...但我给它加了个问号，因为我觉得首先作者提出的这些方法，对于模型来说太难了，即便是让我去做他所提出的这些预训练任务，我都不一定做得出来。...这个预训练任务的好处是，模型可以通过学习区分上下文中是否有token被打乱，从而获得句法和语义知识 对于Shuffle任务来说，其损失函数为简单的Cross-Entropy Loss： $$ \begin...个人总结 本文主要创新点是作者提出了可以替代MLM的5个新的预训练任务，因为MLM是token级别的，所以这5个任务也是token级别的。...明年EMNLP会不会有人提出sentence级别的，用于替代NSP/SOP的预训练任务呢？
众所周知，语言模型预训练方法和多任务学习策略都是提高模型性能的重要手段，本文就结合了两者的优点，提出了MT-DNN的方案，并在GLUE上的八个NLU任务上超越了之前的state-of-art模型。...再往上就是对应特定任务的头，经过特定的任务损失函数来进行训练。 ? MT-DNN数据构造的方式和BERT差不多，开头[CLS]，两句句子中用[SEP]隔开，结尾[SEP]。...上面四种类型任务的数据构造都可以遵循这种方式。 MT-DNN的训练也分成两个阶段，预训练和多任务学习。预训练的任务与BERT一致，有MLM和NSP，这里不再赘述。整体的训练方式我们可以看下图的流程。...总结一下，MT-DNN基本上还是一个在BERT上的改进，改进的内容是使用了一种多任务的训练方式，使模型更加稳定，泛化性更好，且能在更少的数据或者新任务上获得良好的效果。...其实我个人挺受这篇文章启发的，因为遵循MT-DNN的思路，其实我们可以让BERT的预训练变得更好，使用更多更优秀的任务去进行预训练，甚至结合有标注的数据，这样可以更大程度地利用数据，加强模型的效果。
先前的研究通过设计模态特定的嵌入器和预测器来应对第一个挑战，以便从输入到输出与预训练模型进行接口。然而，第二个挑战尚未得到很好解决。...考虑到比较是在不同模态间进行的，缺乏一个通用的度量标准来衡量转移过程中知识重用程度。因此，转而比较源知识的失真程度。具体来说，如果更多的源知识被重用来解决目标任务，则认为失真会更小，反之亦然。...另一方面，结果显示，CIFAR-100和Spherical能更好地重用预训练编码器中的源知识来解决任务，而NinaPro和FSD50K需要编码器进行更大调整，以适应目标任务。 ...论文提出了另一个基线方法，即从先前的工作修改而来的Embedder warmup(Emb)，这也是一种两阶段训练方法。...如图4所示，与先前的观察相一致，表明不同模态确实具有不同程度的知识差异，而在这四个任务中，FSD50K是与图像模态最不相似的模态。
基础介绍： Bert模型是一个通用backbone，可以简单理解为一个句子的特征提取工具 更直观来看：我们的自然语言是用各种文字表示的，经过编码器，以及特征提取就可以变为计算机能理解的语言了 下游任务：...提取特征后，我们便可以自定义其他自然语言处理任务了，以下是一个简单的示例（效果可能不好，但算是一个基本流程） 数据格式： 模型训练： 我们来训练处理句子情感分类的模型，代码如下 import torch...pd.read_csv("data/data.csv") # 定义编码器 token = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese") # 加载预训练模型...optimizer.step() optimizer.zero_grad() # 模型权重保存 torch.save(model.state_dict(), 'model1_weights.pth') 运行后得到了训练后的模型权重文件...out.last_hidden_state[:, 0]) out = out.softmax(dim=1) return out model = Model() # 加载训练好的模型权重
另一个思路，就是将序列分成可以管理的较短片段，在每个片段内训练模型，忽略来自先前片段的所有语境信息，如下图的中a部分所示。 ?...在训练期间，为模型处理下一个新的片段时，会缓存前一个片段计算的隐藏状态序列，并作为扩展语境重用，如下图中所示。 ?...在评估期间，可以重复使用来自先前片段的表征，而不是像Vanilla模型从头开始。 在针对enwiki8数据集的实验中，Transformer-XL在评估过程中比Vanilla模型快1800倍。...TA表示，尽管语言建模有了（显着的）改进，但是更好的语言模型（在字符和单词级别）是否能够在下游任务中获得更好的性能，或者是否可以使用这种技术来构建更好的条件语言模型仍然是一个棘手的问题。...id=HJePno0cYm — 完 —
还差了中文预训练语言模型提升效果呀。 对于中文领域的预训练语言模型，我们最常用的就是 BERT 了，这并不是说它的效果最好，而是最为方便。...机器之心也曾使用过这个库，它从 Tokenize、转化为字符的 ID 到最终计算出隐藏向量表征，提供了整套 API，我们可以快速地将其嵌入到各种 NLP 系统中。 ?...中文 RoBERTa 作者按照 RoBERTa 论文主要精神训练了这一模型，并进行了多项改进和调整： 数据生成方式和任务改进：取消下一个句子预测，并且数据连续从一个文档中获得 (见：Model Input...RoBERTa 的实际效果 虽然没有中文预训练模型的效果比较，但 RoBERTTa 的作者对比了 RoBERTA（large）、BERT（large）和 XLNET 在不同任务上的表现结果。 ?...结果可以看到，RoBERTa 相比于其他预训练语言模型，在多个任务上实现了 SOTA。
Task1: NDCG排序任务 Task2: 4分类任务。...8th | +-----------+---------------------------+-------------------+-----------+ A1-方案设计 受到一些多任务预训练工作的启发...预训练策略 & 效果；最有价值策略: Product2Query 最主要的收益的来源于Product2Query任务，核心思路: 从商品侧截取一部分文本作为Query，此类样本作为正样本，负样本则是随机构造...这个策略是检索比赛中的常见策略之一[2]，这里我们拿来作为预训练任务。 备注: 我们借鉴Span-Bert论文截取策略，使得Query长度满足泊松分布(数据真实分布)。...在论文Experiments部分，我们使用数据集的"困难度"角度对此进行解释。 段落总结: 我们使用数据增强、多任务预训练和几种微调方法来提高我们模型的泛化性和鲁棒性。 3.
Weld, Luke Zettlemoyer, Omer Levy 译者 | Rachel 责编 | Jane 出品 | AI科技大本营（ID: rgznai100） 【导读】本文提出了一个新的模型预训练方法...在本文中，作者提出了一个新的分词级别的预训练方法 SpanBERT ，其在现有任务中的表现优于 BERT ，并在问答、指代消解等分词选择任务中取得了较大的进展。...在搭建基线的时候，作者发现对单个部分进行预训练的效果，比使用 next sentence prediction (NSP) 目标对两个长度为一半的部分进行训练的效果更优，在下游任务中表现尤其明显。...另外，模型在一些不涉及分词选择的任务中也取得了进展，例如提升了 GLUE 上的表现。 在已有的一些研究中，学者提出了增加数据、扩大模型能够带来的优势。本文则探讨了设计合理的预训练任务和目标的重要性。...研究背景：BERT BERT 是一个用于预训练深度 transformer 编码器的自监督方法，在预训练后可以针对不同的下游任务进行微调。
终身学习（AGI）和反复利用模块化子程序 如果模型变得更加复杂，并且建立在更加丰富的算法原语之上，那么这种增加的复杂性将需要在任务之间有更高的重用，而不是每当有一个新任务或一个新的数据集时都需要从头开始训练一个新的模型...此外，由于当前的任务与先前的任务之间有很大的重叠，每个新任务都要从头开始训练模型是非常低效的。...我们目前跨任务做类似模型重用的方式是利用执行常见功能的模型的预训练权重，例如视觉特征提取。...将来，我希望这一方法的通用性版本能够变得常用：我们不仅利用先前学习的特征（子模型权重），还利用模型架构和训练程序。...它们将自动成长，而不是由人类工程师人工制作，使用存储在可重复使用子程序的全局库中的模块化组件——这是通过在数千个先前任务和数据集上学习高性能模型演变而来的库。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本书对广大读者有价值，并有望促进社区间的新对话和该地区的新发展。 学习解决顺序决策任务是困难的。...强化学习(RL)是一种众所周知的通过与环境的交互来训练自主智能体的技术。遗憾的是，学习过程具有很高的样本复杂性来推断一个有效的驱动策略，特别是当多个智能体同时在环境中驱动时。...然而，以前的知识可以用来加速学习和解决更难的任务。同样，人类通过关联不同的任务来构建技能并重用它们，RL代理可能会重用来自先前解决的任务的知识，以及来自与环境中其他智能体的知识交换的知识。...事实上，目前RL解决的几乎所有最具挑战性的任务都依赖于嵌入的知识重用技术，如模仿学习、从演示中学习和课程学习。 本书概述了多agent RL中关于知识重用的文献。...作者为重用知识定义了最先进的解决方案的统一分类，提供了该领域最近进展的全面讨论。在这本书中，读者将发现关于知识在多智能体顺序决策任务中重用的许多方法的全面讨论，以及在哪些场景中每种方法更有效。
文本分类任务Label Studio使用指南 1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等 2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档）文档抽取任务...、PDF、表格、图片抽取标注等 3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务 4.基于Label studio的训练数据标注指南：情感分析任务观点词抽取、属性抽取 目录 1....2.3 标签构建 项目创建后，可在Setting/Labeling Interface中继续配置标签，详见项目创建 2.4 任务标注 图片 2.5 数据导出 勾选已标注文本ID，选择导出的文件类型为JSON...save_dir: 训练数据的保存目录，默认存储在data目录下。 splits: 划分数据集时训练集、验证集所占的比例。...默认为0.8, 0.1, 0.1表示按照8:1:1的比例将数据划分为训练集、验证集和测试集。 options: 指定分类任务的类别标签。若输入类型为文件，则文件中每行一个标签。
提出了一种名为 ${\tt Pcb-Merging}$ 的新方法，通过平衡参数竞争有效地调整参数系数。提出的方法在各种应用场景中稳定并提升了模型合并性能，无需额外训练。...最近模型融合技术使得能够将多个经过不同任务微调的模型直接集成到一个模型中，集成模型具备多任务能力而无需在原始数据集上进行重新训练。...论文在多种融合场景中评估了该方法，包括跨任务、跨领域和跨训练配置，以及领域外泛化。...对于任务 $Ti$ ，任务向量 $\tau{i} \in \mathbb{R}^\textrm{d}$ 定义为通过从微调权重 $\theta\textrm{i}$ 中减去预训练权重 $\theta\textrm...系数搜索先前的研究表明，基于任务向量的模型合并方法对合并系数 $\lambda$ 非常敏感。
与normal的VSR不同点在于将降采样也加入学习任务，这或许是后VSR时代一个不错的研究方向。...视频缩放任务将固定的降采样方法转化为可学习的模型，以使LR图像适应联合学习的上采样过程。训练目标通常要求LR图像也适合人类的感知。 最近，IRN在这个联合优化任务中引入了一个可逆模型。...本质上IRN是一种基于图像的方法，所以虽然IRN在图像缩放任务上取得了较好的效果，但对于视频缩放并不是最优的。...这种基于MIMO的上采样方法可以同时重构一组HR帧。 损失 LSTM-VRN的训练包含两个损失函数。...MIMO-VRN的训练与LSTM-VRN具有相同的和损失，因为它们有共同的优化目标。然而，我们注意到MIMO-VRN往往在GoF的视频帧上具有不均匀的HR重建质量(见消融实验)。
终身学习和模块化子程序重用 如果模型变得越来越复杂，并建立在更丰富的算法基元之上，那么这种增加的复杂性将需要在任务之间更高的重用，而不是每当我们有新的任务或新的数据集时从头开始训练新的模型。...另外，由于当前任务和以前遇到的任务之间的重叠很大，所以从头开始对每个新任务进行模型训练是非常低效的。...这很直观：总是有一些 这些表面上不连贯的任务之间的信息重叠，因此联合模型可以获得关于每个单独任务的大量信息，而不仅仅是关于那个特定任务的训练模型。...我们目前沿着跨任务的模型重用的方向做的事情是利用预先训练的权重来执行常见功能的模型，如视觉特征提取。在第五章中我们已经看到了这一点。...它们将自动增长，而不是由人类工程师手工制作，使用存储在全球可重用子程序库中的模块化部件 - 通过学习数以千计的先前任务和数据集的高性能模型演变而来的库。
具体办法就是建一个临时Lora模块，让它仅在长文本生成过程中“流式更新”，也就是用先前生成的内容不断作为输入来充当训练数据，以此保证知识被存进模型参数中。...建个临时Lora模块用完即丢 该方法名叫Temp-Lora，架构图如下： 其核心就是以自回归的方式用先前生成的文本上逐步训练临时Lora模块。...对于Temp-Lora模块的训练，如果在没有任何条件的情况下，学习生成新的块可能构不成有效的训练目标，并导致严重的过拟合。...为了解决这个问题，作者将每个块前面的LT标记合并到训练过程中，将它们用作输入，将块用作输出。 最后，作者还提出了一种称为缓存重用（Cache Reuse）策略来实现更高效的推理。...作者表示：这是一个非常令人鼓舞的消息。 下面是国风数据集上的结果。 可以看到，Temp-Lora对长文本文学翻译任务也有显著影响。
,"qas": [{"answers": [{"text": "XPE","answer_start": 17}],"id": "DR-single-pre_and_next_paras-181574"...2.2.4 能应用深度学习的任务优于不利用深度学习的任务a.因为深度学习算法效果一般更好，而且可以应用到最前沿的预训练模型。文心目前只采用深度学习算法。...2.一般来说，在预训练模型中，large优于base优于tiny，新版本的模型优于旧版本的模型，针对具体任务的预训练模型优于通用版预训练模型。...3.一般来说，在不欠拟合的情况下，训练数据越多模型效果越好，标注数据的质量越好效果越好。标注数据的质量优于数据的数量。4.不同任务适合的网络结构并不相同，具体任务具体分析。...如何高效训练NLP任务汇总诸多NLP算法同学的建议，我们把高效训练NLP任务的基本流程总结如下：1.分析业务背景、明确任务输入与输出，将其抽象为已得到很好解决的NLP典型任务。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
