《大规模稀疏化模型技术介绍及实践》电子版地址

简介: 大规模稀疏化模型技术介绍及实践

《大规模稀疏化模型技术介绍及实践》大规模稀疏化模型技术介绍及实践

电子书:

屏幕快照 2022-06-17 上午9.58.35.png

                
            </div>
目录
相关文章
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
阿里云机器学习平台PAI与香港大学合作论文入选INFOCOM 2022,有效减少大规模神经网络训练时间
近日,阿里云机器学习平台 PAI 与香港大学吴川教授团队合作的论文”Efficient Pipeline Planning for Expedited Distributed DNN Training”入选INFOCOM(IEEE International Conference on Computer Communications) 2022,论文提出了一个支持任意网络拓扑的同步流水线并行训练算法,有效减少大规模神经网络的训练时间。
阿里云机器学习平台PAI与香港大学合作论文入选INFOCOM 2022,有效减少大规模神经网络训练时间
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
Optima:清华联合北邮推出优化通信效率和任务有效性的训练框架
Optima是由清华大学和北京邮电大学联合推出的一个优化通信效率和任务有效性的训练框架。该框架通过迭代生成、排名、选择和训练范式,显著提高了基于大型语言模型(LLM)的多智能体系统(MAS)的通信效率和任务效果。Optima不仅减少了令牌使用,还为改进推理时间扩展法则提供了新的可能性。
43 6
Optima:清华联合北邮推出优化通信效率和任务有效性的训练框架
|
2月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 大数据
深度解析:如何通过精妙的特征工程与创新模型结构大幅提升推荐系统中的召回率,带你一步步攻克大数据检索难题
【10月更文挑战第2天】在处理大规模数据集的推荐系统项目时,提高检索模型的召回率成为关键挑战。本文分享了通过改进特征工程(如加入用户活跃时段和物品相似度)和优化模型结构(引入注意力机制)来提升召回率的具体策略与实现代码。严格的A/B测试验证了新模型的有效性,为改善用户体验奠定了基础。这次实践加深了对特征工程与模型优化的理解,并为未来的技术探索提供了方向。
130 2
深度解析:如何通过精妙的特征工程与创新模型结构大幅提升推荐系统中的召回率,带你一步步攻克大数据检索难题
|
机器学习/深度学习 缓存 自然语言处理
更加灵活、经济、高效的训练——新一代搜推广稀疏大模型训练范式GBA
近日,阿里巴巴在国际顶级机器学习会议NeurIPS 2022上发表了新的自研训练模式 Gloabl Batch gradients Aggregation (GBA,论文链接:https://arxiv.org/abs/2205.11048),由阿里妈妈事业部搜索广告团队和智能引擎事业部XDL训练引擎团队联合探索和研发。GBA的提出对阿里巴巴搜推广稀疏模型的训练范式带来了架构性的跨越式升级。本文将从GBA的设计思路、收敛性分析及工程实现等方面展开介绍,欢迎阅读交流。
更加灵活、经济、高效的训练——新一代搜推广稀疏大模型训练范式GBA
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
系统回顾深度强化学习预训练,在线、离线等研究这一篇就够了
系统回顾深度强化学习预训练,在线、离线等研究这一篇就够了
188 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 并行计算
ChatGPT背后大模型如何高效训练?京东探索研究院、悉大、中科大60页论文详述五大类训练方法
ChatGPT背后大模型如何高效训练?京东探索研究院、悉大、中科大60页论文详述五大类训练方法
461 0
|
异构计算
《端到端GPU性能在深度学学习场景下的应用实践》电子版地址
端到端GPU性能在深度学学习场景下的应用实践
59 0
《端到端GPU性能在深度学学习场景下的应用实践》电子版地址
|
机器学习/深度学习
《深度学习加速与神经形态计算技术介绍与展望》电子版地址
深度学习加速与神经形态计算技术介绍与展望
75 0
《深度学习加速与神经形态计算技术介绍与展望》电子版地址
|
机器学习/深度学习
|
机器学习/深度学习
《端上智能-深度学习模型压缩与加速》电子版地址
端上智能-深度学习模型压缩与加速
94 0
《端上智能-深度学习模型压缩与加速》电子版地址