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并行论文_论文唐太宗200字左右

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并行论文

并行论文_论文唐太宗200字左右

LLM加速推理:投机采样的理论与实践 2022年,Google和DeepMind共同发表了一篇关于投机采样的论文,今天我们来探讨一下Google版本的投机采样。 📚 论文地址: 投机采样需要两个模型:一个大模型和一个小模型(草稿模型)。这两个模型最好是相同架构,并在相似数据上训练,以便它们给出的分布更加相似。论文作者发现,在文本生成过程中,并不是所有token的生成都很困难。很多时候,大模型和小模型给出的最优token预测是相同的,因此可以让小模型一次生成γ个新token,大模型并行验证。这种方案理论上与大模型等价,并且能够提高推理速度。 🔍 算法理解: 从概率抽样的角度来看,LLM的生成本质是在每一个token的位置预测一个概率分布,并从这个分布中抽样一个token。投机算法使用小模型生成γ个概率分布q并从中采样得到接下来γ个token。接着,大模型并行处理这γ个token给出γ个概率分布p。如果小模型给出的概率高于大模型,则以1-p(x)/q(x)的概率拒绝该位置以及后面位置的小模型预测结果,并利用修正的分布给出该位置的预测结果。这个过程不断重复直到生成结束。 💻 伪代码: 论文附带了伪代码。阈值设定和修正的概率分布是为了保证数学上投机采样和大模型自回归采样的等价性。 📈 数学证明: 投机采样的思想和实现还是比较直观的。此外,论文给出了丰富的数学证明。论文中给出了设定γ后一轮生成得到token数和接受率的数学表达式。假设每个位置大模型是否拒绝小模型的概率是独立同分布的,接受率α是大模型接受小模型生成的概率。其影响了一轮生成能得到多少token。将α视为随机变量,生成token数服从有次数限制的几何分布(capped geometric variable),其期望公式如图。 📊 实用结论: 接受率α可以通过大小模型给出的概率估计出来; 小模型和大模型推理一次的用时之比为c,加速比见Theorem 3.8.(结合p4的公式容易得到); 估计出α和c后可以查图设置理论最优的γ。 🏎️ 实验结果: 最后看一看实验中表现出的加速性能。

青岛大学2025年非全日制硕士招生启动 🎓 青岛大学(Qingdao University)作为山东省重点综合大学,山东省与青岛市共建的高校,以及山东省属高校高水平大学“双一流”建设高校,一直以来都是众多学子梦寐以求的学府。 📚 2025年,青岛大学预计招收硕士研究生3700人,其中非全日制硕士研究生约500人。符合条件的学生可以直接提交材料申请入学,无需参加联考,让在职读研不再耽误工作! 📝 申请条件: 本科毕业生 专科毕业生两年及以上即可申请(接受非全日制) 学制:3年 💰 学费: 学术学位硕士研究生:每生每学年0.8万元 专业学位硕士研究生:每生每学年1万元 📚 授课方式: 全日制 非全日制:(暑假+网课/面授+网课)采取多种方式和灵活时间安排进行非脱产学习 🌟 硕士优势: 不用考试,只需提交资料申请入学 毕业只需完成论文,不卡毕业 在职读研,灵活不耽误工作 毕业可获得学信网可查双证,适用于考公、考编、升职加薪、评职称、读博等 青岛大学非全日制硕士研究生的招生,为广大学子提供了一个在职深造的机会,让学术与职业并行不悖。

如何在学术研究中高效处理多个任务? 🌟 多任务并行的秘密 🌟 多任务并行,听起来有点炫酷,其实就是指在同一时间内处理多个任务的能力。📚📝 在学术研究中,这种能力简直是进步的加速器。每天只盯着论文读,那效率真是低得可怜,还容易陷入低效率的循环。所以,学会多任务并行,不仅能活跃你的思维,还能让你在学术上走得更快更稳。 为什么多任务并行能加速进步?🚀 ⏰ 时间管理:多任务并行能让你更高效地利用时间。比如我,同时处理三件事:最重要的论文写作、毕业论文,还有找工作和自媒体。每天留出一个小时来投简历和写百度,时间安排得满满当当。 🧠 思维活跃:在不同任务间切换,能激活大脑的不同区域,提高创造力和解决问题的能力。以前只盯着论文,一天最多用6小时,现在掌握了多任务并行的技巧,每天能利用10小时。 🕐 减少拖延:通过并行处理任务,更容易保持动力和专注。现在每天10小时的学习和工作,一点都不累,只有充实,也没有时间来焦虑和内耗。 如何实践多任务并行?🔧 📖 任务分类:把任务按照紧急程度和重要性分类,学会划分任务优先级。比如写论文是最重要的,其他任务根据重要程度依次排序。 🏫 专注时段:为每个任务设定专注时段,避免频繁切换任务导致的效率损失。学会划分任务完成计划。 🔧 工具辅助:使用待办事项列表、时间管理APP等工具来督促跟踪完成进度。 多任务并行的学术效益 📈 ✏️ 论文写作:在写作的同时,进行字数划分。比如一篇8000字的小论文,可以划分为10天写完,每天800字;或者20天写完,每天400字。 🧪 实验准备:并行进行实验设计和数据分析,可以加快研究进度。我经常在数据分析时遇到各种难题,比如电脑带不动、数据导出错误等。不如先完成论文中较简单的部分,提升自信心。 结语 💪 加油吧,研究生党们!掌握多任务并行的技巧,让你的学术之路更加顺畅!

📈SPSS统计学入门全攻略📊 🎓SPSS,这个统计分析的利器,其实并不难上手!主要还是要掌握背后的统计学知识。寒假开始接触统计学和SPSS,虽然踩了不少坑,但终于步上正轨啦! 📚SPSS软件学习资源: 《SPSS统计分析基础教程第2版》 小破站课程:《SPSS统计分析从入门到精通》 📚统计学基础知识: 《统计学》(贾俊平) 《概率论与数理统计》 小破站课程:统计语言学(李老师讲得超棒👍) 📚SPSS在语言学中的应用: 《语言研究中的统计学》 《语言研究中的统计方法》 📚进阶学习: R语言等进阶知识(等我先把基础搞明白[期待]) 系统学习和碎片学习并行,论文不等人啊[加油]!

🔥光学神经网络的突破性进展🚀 🎉近期,光学神经网络(ONN)在深度学习领域取得了令人瞩目的成果!📈清华大学提出的FFM训练方法荣登Nature杂志,而Science子刊也报道了纳米光子神经网络的卓越性能。💥 💡ONN之所以备受青睐,是因为它具备多重优势:利用光速传输信息,实现快速并行处理;光子不带电荷,运行过程中能耗更低,不会产生热量。🌐 🎯此外,ONN在图像识别等多个领域都有广泛的应用前景,成为当前科研的热点和新兴方向。🌟 📚为了帮助大家更好地了解ONN,我整理了相关的论文和开源代码,供大家学习和参考!📖 🚀快来探索光学神经网络的无限可能吧!🔮

2024QS计算机Top30 🎓 计算机科学专业以其高就业率和优厚薪资,近年来成为留学界的热门选择。随着全球对AI人才的需求激增,计算机科学专业的毕业生更是供不应求。 🔬 计算机科学领域涵盖了多个研究方向: 💻 软件工程 🤖 人工智能 🤥 人机交互 📈 管理信息系统 🔒 数据库 🛡️ 信息安全 🌐 计算机网络 📚 理论和算法 🏗️ 体系结构/编译器和并行计算 🎨 计算机图形学和多媒体 🌏 根据2024年QS世界大学排名,我们整理了计算机科学与信息系统专业Top30的院校名单,快来看看你的目标院校是否在其中。 📊 QS学科排名依据以下四个指标:学术声誉、雇主声誉、每篇论文的研究引文率和H指数。 🤔 如果你对计算机科学专业的留学申请有任何疑问,欢迎随时咨询。

CCNet:高效提质流水线 论文《CCNet: Extracting High Quality Monolingual Datasets from Web Crawl Data》介绍了一个名为CCNet的自动化流水线,旨在从Common Crawl中为各种语言提取大量高质量数据集。该流水线基于fastText进行文档去重和语言识别,并增加了一个过滤步骤,使得数据集质量接近维基百科等高质量语料库。 🌐 数据来源 CCNet利用Common Crawl作为数据来源,这是一个包含多种语言网页的大规模非策划数据集。与维基百科等现有高质量数据集相比,Common Crawl的规模更大、语言种类更丰富,但也存在较多的噪声数据。 🔄 去重与语言识别 CCNet采用fastText进行文档去重和语言识别。首先对文档进行规范化处理,然后计算段落哈希值并进行去重。接着使用fastText语言识别器对文档进行语言分类。 📚 语言模型过滤 为了提高数据集质量,CCNet引入了一个基于语言模型过滤步骤。它在目标语料库(如维基百科)上训练语言模型,并使用困惑度作为衡量文档质量指标,选择与目标语料库相似的文档。 📈 可扩展性与效率 CCNet的设计考虑了可扩展性和效率,流水线可以并行化处理,并提供工具帮助用户高效地复现结果,能够在合理时间内处理大规模数据。 🔍 核心看点:消融研究 语言识别和去重顺序:选择先进行去重,再去进行语言识别。这是因为网页中经常包含大量英文样板文本,例如cookie警告,这些文本会干扰语言识别。先进行去重可以去除这些噪声数据,从而提高语言识别准确率,尤其对于小语种语言。 去重程度:去重程度取决于比较段落哈希值的范围,可以是单个shard,也可以是多个shards或者整个数据集。论文中权衡了去重率和内存消耗,选择了50个shards作为比较范围,能够在保证去重效果的同时,控制内存使用在合理范围内。 性能分析:流水线具有高度并行性,论文中详细分析了每个步骤的处理时间和计算资源消耗,并展示了在5000个CPU核心上处理一个数据集snapshot所需的总时间约为9小时。

113篇多任务学习论文合集,必读! 多任务学习(MTL)是一个充满潜力的机器学习领域,通过利用相关任务中的监督信号来提升泛化性能。与传统的迁移学习和领域自适应方法不同,多任务学习采用并行迁移模式。传统迁移学习强调知识的顺序迁移,即在一个领域学到的知识被逐步应用到另一个领域。而在多任务学习中,不同任务之间的信息相互共享,知识在多个任务之间并行迁移,因此也被称为并行迁移学习。 多任务学习方法通过在不同任务之间共享信息来提升整体学习效果,这在处理小样本数据时尤其有效。假设有多个小样本学习任务,多任务学习方法可以充分利用这些小样本信息,从而提高整体学习效果。 这次我们整理了113篇多任务学习的相关论文,希望能对大家有所帮助!

一篇议论文 今天为大家整理了关于坚持与包容的议论文范文,看看这些好词好句,提升写作技巧,让你的作文更具说服力! 《坚持的力量》 706字 好词好句: 💪坚持是一种重要的力量,它让我们在困难面前不轻言放弃,在逆境中不失去希望。 🌟著名科学家爱迪生在发明电灯的过程中,经历了无数次的失败,但他从未放弃,而是不断尝试,最终成功。 🌳就像那棵在风雨中屹立不倒的胡杨,它的生命力源于对恶劣环境的坚持和不屈。 ⛵坚持与灵活并行,才能让我们在追求目标的过程中少走弯路。 📜正如屈原在面对流放时,依然坚持自己的信仰,写下了流传千古的《离骚》。 《多样性与包容性的重要性》 699字 好词好句: 💡多样化的思想和背景可以激发创造力,推动社会进步。 🌍文化、思想和经验的多样性也能带来新的视角和解决方案。 🕊包容性让每个人都能感受到被尊重和接纳,从而增强社会的凝聚力和向心力。 🔍包容是建立在尊重和理解的基础上,而不是放任和妥协。 🤝我们每个人都可以从自身做起,尊重他人的差异,理解不同的文化和观点。 通过坚持与包容的议论文,领悟人生的真谛。关注我,和我一起用文字探索更多的可能性吧!

📚 并行计算博士申请全攻略! 🎓 并行计算是一个涵盖硬件、软件和算法的广阔领域,尤其在机器学习中有着广泛的应用。如果你对并行计算感兴趣,想要申请相关方向的博士学位,那么这篇攻略将为你提供宝贵的指导! 🔍 并行计算研究方向: 分布式计算(Distributed computing) 共享内存/计算(shared memory) 📚 并行计算背景/课程/研究论文: 推荐阅读论文:ACM,JACM, ACM -TODS,ACM -SIGPLAN Notices 📅 并行计算直博申请规划: 提前了解目标学校和实验室的研究方向和项目 准备充分的研究计划和个人陈述 积极参与相关学术活动和项目,提升个人背景和经验 🎓 Master期间规划: 在Master阶段,专注于并行计算的相关课程和项目 积累研究经验,参与实验室的研究项目 与导师和同行交流,了解更多研究动态和机会 📰 并行计算方向期刊推荐: ACM Transactions on Parallel Computing Journal of Parallel and Distributed Computing Cluster Computing 🏢 并行计算著名实验室研究中心推荐: 选择与你研究方向契合的实验室和研究中心,进行深入研究和合作 利用这些资源,提升你的研究能力和影响力

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