为此,本文作者进行了深入的分析,将Token进行分类,并提出了一种新型的语言模型训练方法:选择性语言建模法(SLM),实验结果表明:SLM方法不仅提高了模型性能还提高了训练效率,在数学任务上,使用SLM方法预训练的模型在少量样本准确率上比传统方法提高了多达30%;在通用任务上,SLM方法也实现了平均6.8%的性能提升。 Think-and...
我们发布了名为 Code Llama 的一组大型语言模型,该模型基于 Llama 2,为代码提供了最先进的性能、填充能力、对大型输入上下文的支持以及零样本指令跟随能力。我们提供了多种变体以覆盖广泛的应用范围:基础模型(Code Llama)、Python 专长(Cod...
原文链接:Gemma模型论文详解(附源码) 1. 背景介绍 Gemma模型是在2024.2.21号Google新发布的大语言模型, Gemma复用了Gemini相同的技术(Gemini也是Google发布的多模态模型),Gemma这次发布了了2B和7B两个版本的参数,不仅提供了预训练的checkpoints,还提供了用于对话、指令跟随等fine-tune的checkpoints。 2. 模型介绍 2.1...
Conformer是Google在2020年提出的语音识别模型,基于Transformer改进而来,主要的改进点在于Transformer在提取长序列依赖的时候更有效,而卷积则擅长提取局部特征,因此将卷积应用于Transformer的Encoder层,同时提升模型在长期序列和局部特征上的效果,实际证明,该方法确实有效,在当时的LibriSpeech测试集上取得了最好的效果。 Wenet是...
本周精选了10篇LLM领域的优秀论文,来自Meta AI、浙江大学、清华大学、苏黎世联邦理工学院等机构。 1 SeamlessM4T-Massively Multilingual & Multimodal Machine Translation 这篇论文介绍了一种名为 SeamlessM4T 的大规模多语言和多模态机器翻译模型,它可以帮助个人在多达 100 种语言之间进行语音翻译。尽管近期基于文本的模...
论文链接:https://arxiv.org/abs/2402.00769 【Direct-a-Video:用户引导摄像机移动和物体运动生成定制视频】 在文生视频扩散模型的实际应用中,用户往往希望能够独立控制物体的运动和摄像机的移动来实现自定义视频创作。但当前的方法缺乏以解耦方式下独立控制物体运动和摄像机移...
5、内部验证内部验证是模型开发的必要步骤，其意义在于量化所开发模型的预测性能。本研究采用Bootstrap重采样方法进行内部验证。原文PDF获取方式：“医学论文与统计分析”公主号回复关键词“原文”6、外部验证使用验证集中的C-index和校准曲线对模型进行外部验证。后记少有学者采用CHARLS数据库构建预测模型，但本文非常规范...
1、库存模型在实践中的决策应用中文摘要本文通过引入库存成本、订货成本、资金成本等因素,扩展了经典经济订货批量模型,结合 WG 公司进行实例研究,分析E O Q模型中的各个因素, 为企业寻求最佳订购批量, 控制库存水平,降低库存成本提供了依据。英文摘要关键词:库存成本、持有成本、经济生产批量、经济订购批量模型 (EOQ)第...
用于预训练模型参数高效自适应的即插即用库 方法简述:论文介绍了一种名为OpenDelta的开源库,用于解决大型预训练模型(PTMs)适应下游任务的挑战。OpenDelta是一个即插即用的库,提供了各种delta tuning方法的实现。该创新技术消除了修改骨干PTM代码的需求,使OpenDelta能够与不同的甚至新的PTM兼容。OpenDelta旨在简单、模...
这篇来自Caners上面的文章,研究是调查三种不同模型在不同特征的T2DM(2型糖尿病)患者中预测乳腺癌风险的有效性。比较了Logistic回归(LR),人工神经网络(ANN)和随机森林(RF)三个模型效果。他们有什么差别呢?一起来看一下吧。 数据来源 想要发表好的文章数据来源是基础,本文数据来自从2000年到2012年,台湾国家健康保险...