1. 大模型技术汇总-参数高效迁移学习方法 （Parameter-efficient Transfer Learning），即固定住Pretrain Language model的大部分参数，仅调整模型的一小部分……

摘要：随着互联网技术的迅猛发展，网络舆情作为社会思潮的反映渠道，逐渐成为理解社会动态的前置步骤。然而，现有分析工具大多仅停留在信息和情绪的层面，缺……

Batch Norm：把每个Batch中，每句话的相同位置的字向量看成一组做归一化。 Layer Norm：在每一个句子中进行归一化。 Instance Norm：每一个字的字向量的看成……

NLP哪些场景不适用大模型？ 1）数据稀缺的场景：大模型通常需要大量的训练数据来达到良好的性能。然而，在某些领域或任务中，可能难以收集到足够的数据来训练……

摘要：针对密植栽培苹果果园中环境复杂导致果实识别效果差问题，现有研究主要集中于优化近景图像在背景干扰、气象变化、季节变迁等情况下的识别效果，而较少……

  Pedestrian attribution recognition is **the task of recognizing pedestrian features** - such as whether they are talking on a phone, whether……

transformer参数量计算 总的，每个transformer层的参数量为12h2+13h 。 除此之外，词嵌入矩阵的参数量也较多，词向量维度通常等于隐藏层维度 h ，词嵌入矩阵……

title: 2024年九月学习总结 tags: 月度总结 大学课程 2023年综测与绩点专业第一，连续两年了，加油，继续保持！ 云计算作业 98/100 各科作业保质按时完成 非……

对于transformer模型，位置编码是必不可少的。因为attention模块是无法捕捉输入顺序的，无法区分不同位置的token。 位置编码分为绝对位置编码和相对位置编码。……

摘要：BERT由嵌入层和Transformer的Encoder组成，输出Masked Language Model (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP) 的预测结果。除此之外，本文还讨论了Em……