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bleu论文权威发布_bleu de chanel(2024年11月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

bleu论文

Transformer：NLP新架构 Transformer 是一种由 Google 在 2017 年提出的神经网络架构，最初在论文《Attention Is All You Need》中详细介绍。这个模型基于自注意力机制，特别适合语言理解任务。自提出以来，Transformer 在各大翻译任务中刷新了记录，尤其是在英-德翻译任务中，相比之前的最好记录提高了 2 个 BLEU 值。它的训练时间短，对大数据和有限数据集都有良好的表现。 Transformer 的运行原理主要分为两部分：编码器（encoder）和解码器（decoder）。编码器 𐟓š 编码器由多个块组成，每个块接收一排向量作为输入，然后输出一排向量。块内部包括自注意力机制、残差连接、层归一化和前馈全连接层。输入序列通过编码器的处理，生成新的向量。解码器 𐟓 解码器也由多个块组成，每个块包含遮蔽的多头自注意力机制、多头注意力机制、残差连接、层归一化和前馈全连接层。解码器会把自己上一时刻的输出作为输入，通过 softmax 分类，对比概率分布里最高的分数对应的字符，然后输出该字符。熟悉 NLP 领域的读者也知道，目前大热的 Bert 就是基于 Transformer 构建的。

百度NLP面试记：项目&八股最近参加了百度的提前批NLP算法面试，真是既紧张又兴奋。面试主要围绕我的项目展开，问了一些相关的问题和一些八股知识。以下是我面试的全过程，希望对大家有帮助。 Prompt优化技术 𐟎斥…ˆ，面试官问了我一些关于prompt优化技术的知识。这个问题和我的论文强相关，所以我详细介绍了一些我知道的优化技巧。 LORA显存优化 𐟒𞊦Ž夸‹来，面试官问了我关于LORA相对于全参训练在显存上的优化。我回答的是梯度和优化器的显存，但实际上主要是优化了优化器的显存。这个问题有点细节，但我觉得自己回答得还不错。 ROUGE和BLEU指标 𐟓Š 然后，面试官问了我ROUGE和BLEU指标的计算方法和含义。这些问题都是项目相关的八股知识，我详细解释了这两个指标的计算过程和意义。 Megatron与Deepspeed 𐟚€ 面试官还问了我关于Megatron的3D并行和Deepspeed框架的Zero机制的优点。这个问题有点基础，但我没想到会这么基础，所以回答的时候有点紧张。不过，我还是尽量自信地回答了。预训练数据配比与实验经验 𐟧ꊦŽ姝€，面试官问了我关于预训练数据配比和各种实验的经验。这个问题和我的项目强相关，但因为太久没面试了，自己的项目都忘得差不多了，所以回答得有点吃力。力扣编程题 𐟒𛊦œ€后，面试官给了我一道力扣编程题：找到列表中给定数字重复的次数，要求时间复杂度为log（n）。面试的时候前面太多问题没答上来，太紧张了，写的时候被卡住了，没写出来。不过，口头描述思路的时候倒是说得没问题。面完后静下心来一下就做出来了，唉，感觉自己很吃不住压力呀，是不是不太适合互联网𐟘�‚ 其他注意事项 𐟓‹ 对了，百度面试一定要安装那个软件入流，网页版做不了题，被说没好好准备了𐟘�‚面试官人挺好的，不会压力人，聊的节奏也挺舒服的，只是我自己很久没面试太紧张了（𐟐€𐟐€自己压力自己了）。面试时间定在了周五晚上7点，我问面试官周五都要加班吗，他说只是为了面试我，其他同事可能都回家了，我不好说呀𐟘𐣀‚ 总的来说，这次面试虽然有些紧张和意外，但也让我对自己的项目和相关知识有了更清晰的认识。希望下次能更自信地应对面试！

【AIGC 日报】2024.10.17 让我们看看今天人工智能领域和AI应用有什么新的发展新闻。配图均为我采用AI绘画生成的原创作品，这个模仿青古铜的表情包有趣吗。 1. AI 尽头是核电？继微软和谷歌之后，亚马逊大规模投资模块化核反应堆亚马逊宣布投资核电，支持在美国开发小型模块化核反应堆（SMRs），以推进其AI服务。亚马逊已与Energy Northwest、X-energy和Dominion Energy三家核电公司合作。其中，亚马逊将资助Energy Northwest在2030年代初期建设四个小型模块化核反应堆，并优先购买320兆瓦电力，后续将扩大至960兆瓦。此外，亚马逊领投X-energy的5亿美元融资，支持其设计反应堆，并计划在田纳西州建立燃料设施。亚马逊与Dominion Energy合作，探索在弗吉尼亚州建设小型模块化堆。来源：IT之家 2.重新定义自监督学习，LeCun 团队让 MMCR 再进一步近日，斯坦福、MIT、纽约大学和Meta-FAIR等机构的研究人员重新定义了最大流形容量表示法（MMCR），将其与信息论原理结合，扩展至多模态数据。MMCR不依赖对比、聚类、蒸馏或冗余减少，但效果可媲美甚至超越其他自监督学习方法。研究团队通过高维概率工具证明MMCR能激励嵌入的对齐和均匀性，并发现预训练损失的非单调变化和计算上的scaling law。实验表明，MMCR在多模态图像文本数据上表现优异，优于标准CLIP目标。来源：新智元 3.OpenAI 最新 53 页论文：ChatGPT 看人下菜碟 OpenAI最新53页论文揭示，ChatGPT存在基于用户名字推断性别、种族等身份特征并重复训练数据中的社会偏见。例如，提问“建议5个简单的ECE项目”时，ChatGPT对“小美”和“小帅”的回答不一致，分别猜测为幼儿教育和电子与计算机工程。研究发现，女性名字更容易得到语气友好的回复，男性名字则更多收获专业术语。尽管总体差异不大，但女性名字的回复更口语化、通俗化。 OpenAI强调，真正被判定为有害的回复出现率仅约0.1%。研究还发现，开放式任务如写故事中出现有害刻板印象的可能性更高，而增强学习技术可显著减轻有害刻板印象。来源：量子位 4.零一万物新旗舰模型 Yi-Lightning 发布李开复创办的AI公司零一万物发布新旗舰模型Yi-Lightning，在盲测榜单LMSYS上超越OpenAI的GPT-4o-2024-05-13和Anthropic的Claude 3.5 Sonnet，排名世界第六，中国第一。 Yi-Lightning推理速度提升，首包时间减半，最高生成速度提速近四成，推理成本下降。该模型已上线Yi大模型开放平台，每百万token定价0.99元。来源：零一万物 5.丰田研究所与波士顿动力合作，推进机器人大规模行为模型等研究波士顿动力与丰田研究所（TRI）宣布合作，结合TRI的大规模行为模型与波士顿动力的Atlas机器人，加速通用人形机器人的开发。 Atlas机器人具备优良的运动能力和双手操作能力，TRI在扩散策略上首次成功将生成式AI应用于提高机器人灵巧操作能力。双方将利用Atlas执行多种任务并收集数据，用于大规模行为模型的训练，并通过硬件和仿真测试验证预训练模型。此外，联合团队将研究人形机器人训练的基本问题，包括全身感知、人机互动及安全保障机制。来源：IT之家 6.YouTube 上线“用相机拍摄”标签，为真实视频“验明正身” YouTube推出“用相机拍摄”标签，以验证视频的真实性，确保其未经修改且音频视频未被篡改。该标签依赖于内容来源与真实性联盟（C2PA）标准，仅适用于支持元数据的录制设备和工具。创作者需使用C2PA 2.1或更高版本的工具，标签才会显示。谷歌表示，此举旨在增加YouTube上人工智能生成内容的透明度。来源：IT之家 7.阿里国际 Marco 翻译大模型发布：支持中英日韩西法等 15 种主流语言阿里国际AI团队AIDC-AI研发的翻译大模型Marco正式上线，支持15种全球主流语种。 Marco在BLEU自动评测指标上领先于Google翻译、DeepL、GPT-4等标杆产品。 Marco通过多语言数据筛选技术和混合专家、参数扩张方法，提升多语言翻译质量，尤其在非主导语言上表现显著。个人用户可享受高质量、多样化的翻译服务。来源：IT之家 #AI创造营#ai探索计划德里克文ai日报微博科技

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