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Kaggle uses cookies from Google to deliver and enhance the quality of its services and to analyze traffic. Learn more OK, Got it.Hena · 3y ago· 4,841 views arrow_drop_up13 Copy & Edit50 more_vert FTTransformerNotebookInputOutputLogsComments (0)Output...
来自BOSS直聘如Transformer、BERT、ChatGPT、InstructGPT等;掌握至少一种常见的深度学习框架(Pytorch、TensorFlow等);了解NLP模型大规模分布式训练过程; 4、能直聘够将算法实际应用的表现抽象出研究问题,并具有一定分析和解决实际问题的能力; 5、了解LLM的理论知识、训练过程、应用范围以及Prompt调优手段; 如果你具备以下...
岗位要求 1.熟练掌握 C/C++、Python语言,有计算机体系结构背景或来自BOSS直聘软件开发背景,熟悉系统性能调优的方式; 2.具备基础的GPU编程能力来自BOSS直聘,包括但不限于Cuda、OpenCL;熟悉至少一种GPU加速库,如cublas、cudnn、cutlass等; 3.有Tensorrt/FasterTransformer/Tensorrt-llm/vllm等深度学习推理框架的实际使用...
谷歌的Transformer-XL是另一种基于Transformer的模型,在语言建模方面胜过BERT。随后是OpenAI的GPT-2模型,它以其生成非常像人类的语言文字而闻名。 2019年下半年,BERT本身出现了许多创新,例如CMU的XLNet,Facebook AI的RoBERTa和mBERT(多语言BERT)。这些模型在RACE、SuAD等测试榜上不断刷新成绩。
因此基于Mamba的医学图像分割能够结合CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局上下文理解能力,更有效地处理医学图像中复杂的结构和模式。 以上海交大提出的VM-UNet为例: 作为首个将Mamba结构融入UNet的模型,VM-UNet引入了视觉态空间(VSS)块作为基础块以捕捉广泛的上下文信息,并构建了一个非对称的编码器-解码器结构。
Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Regression with a Tabular Gemstone Price Dataset
Stacked FT-Transformer Approach for IDS Copied from Masataka Suzuki (+269,-75) NotebookInputOutputLogsComments (0) comment 0 Comments
熟练使用TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架; 3、具有良好的学习和沟通能力,有好奇心和责任心,具有钻研精神; 4、具有自然语言处理、计算机视觉、语言大模型、多模态大模型、大模型评测、AIGC等相关经验优先; 5、熟悉Transformer、LBOSS直聘lama、ChatGLM、直聘GPT等相关模型结构优先,具有模型剪枝、蒸馏等模型压缩相关...
3. 深度理解LR/SVM/DT/RF、CNN/RNN/Transformer等基础算法,在数据预处理、监督学习、强化学习、迁移学习、AumtoML等有丰富的实战经验。 4. 学习能力kanzhun强、自我驱动力强、能快速理解业务知识、并转化为机器学习技术问题,并推动落地解决业务实际问题。 5. 优boss秀的编码能力,能够快速动手落地实现中的各种挑战...