预训练模型
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从稀疏表征出发、召回方向的前沿探索
稀疏表征有着精确匹配、索引效率和可解释的优势,最近学术界重新将目光放回稀疏表征架构,研究稀疏表征如何从大规模语言模型中获益。本文将介绍学术界在倒排召回和语义召回的最新进展。
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大模型落地实践:同花顺大模型技术应用及优化
众所周知,大模型参数量大,通用能力强,综合性能好,但是在工业界落地上有一些难点。文内从业务角度介绍了大模型技术在同花顺业务上的应用以及未来探索的方向。
QCon-OPPO 大规模 CV 预训模型技术及实践
cv预练模型是在海量数据上训练好的模型,可以给出主干网络合适的初始化参数代替从头开始训练模型。我们尽可能的探索最优的网络架构,提供鲁棒的cv预训练代替网上的开源模型,助力oppo相关业务提升算法效果。
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性能加速最高可达 28 倍!这个 NLP 工具包不容错过
近日,PaddleNLP v2.1正式发布,为开发者带来三项重要更新: 开箱即用的工业级NLP预置任务能力Taskflow:八大经典场景一键预测。 预训练时代的微调新范式应用:三行代码显著提升小样本学习效果。 高性能预测加速:文本生成任务高达28倍加速效果。