大型语言模型（LLM）通常拥有数十亿的参数，用了数万亿token的数据进行训练，这样的模型训练、部署成本都非常高。因此，人们经常用各种模型压缩技术来减少它们的计算需求。一般来讲，这些模型压缩技术可以分为四类：蒸馏、张量分解（包括低秩因式分解）、剪枝和量化。其中，剪枝方法已经存在了一段时间，但许多方法需要在剪枝后进行恢复微调（RFT）以保持性能，这使得整个过程成本高昂且难以扩展。为了解决这一问题，来自苏黎世联邦理工学院、微软的研究者提出了一个名为SliceGPT的方法。SliceGPT的核心思想是删除权重矩阵中的行和列来降低网络的嵌入维数，同时保持模型性能。研究人员表示，有了SliceGPT，他
1、ignore开发代码过程中经常会有一些需要提交到代码仓库的文件，比如java文件生成的.class、.jar等，如果将编译后的文件都提交到代码库那么代码库会很大，关键是没有必要。这款插件就可以很方便的解决某类文件或者某个文件夹不需要提交到代码仓库的问题。2、ApacheDubboInSpringFramerk提供Spring环境下的Apachedubbo支持。3、CodeGlancePro提供代码编辑区缩率图类型的滚动条，与VSCode滚动条类似，对于代码中某行有错误也可以高亮显示错误信息；直接拖拽能够快速定位到代码段。4、GenerateAllSetter一键调用一个对象的所有的set方
本文翻译自18JavaScriptTips:YouShouldKnowforCleanandEfficientCode，作者：Shefali，略有删改。在这篇文章中，我将分享18个JavaScript技巧，以及一些你应该知道的示例代码，以编写简洁高效的代码。让我们开始吧！🚀箭头函数可以使用箭头函数来简化函数声明。functionadd(a,b){returna+b;}//Arrowfunctionconstadd=(a,b)=>a+b;Array.from()Array.from()方法可用于将任何可迭代对象转换为数组。conststr="Hello!";constarr=Array.from
💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDEA,Mac,Alfred,electerm,Git,typora,apifox等数据库系列:详细总结了常用数据库mysql技术点,以及工作中遇到的mysql问题等懒人运维系列:总结好用的命令,解放双手
PAI-ChatLearn 是阿里云机器学习平台PAI团队自主研发的，灵活易用、大规模模型RLHF高效训练框架，支持大模型进行SFT（有监督指令微调）、RM（奖励模型）、RLHF（基于人类反馈的强化学习）完整训练流程。PAI-ChatLearn支持训练和推理组合使用不同的backend，可对各个模型配置不同并行策略和灵活的资源分配，支持大规模（175B+175B）模型的RLHF高效训练，性能比业界框架有较大提升，有助于用户专注于模型效果调优。一、大模型训练方式演进随着大模型的快速发展，推动了模型训练方式（特别是深度学习和人工智能领域）不断演进。随着模型规模的增长，单个设备（如GPU或CPU）的
💡💡💡本文摘要：一种基于YOLO改进的高效且轻量级的表面缺陷检测，在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显目录1.轻量且高效的YOLO1.1SCRB介绍1.1.1 ScConv介绍 1.2 GSConvns 1.3 od_mobilenetv2_0501.4 对应yaml2.实验结果3.源码获取1.轻量且高效的YOLO轻量且高效的YOLO网络结构1.1SCRB介绍 其实ScConv和Bottleneck的基础上，和C3进行结合。1.1.1 ScConv介绍原文链接：Yolov8引入CVPR2023SCConv：空间和通道重建卷积，即插即用，助力检测_scconv2023-CSDN博客
什么是Primary日常工作中，Linux作为服务器环境的情况较多，但其实作为桌面系统也有一些特有的高效姿势，比如PrimarySelection（主选择，或者习惯上叫中键剪贴板）。在绝大多数支持选中的情形下，选中的内容就会自动保存在这里，只要再按鼠标中键就能粘贴出来，过程中并没有涉及到传统的Ctrl+C,Ctrl+V操作的剪贴板。这可带来很多便利，最明显的就是在连续使用鼠标操作，进行多次复制粘贴时，既不需要右键呼出复制粘贴菜单，也不用左手一直控制键盘快捷键；程序员常见的一个情景是在网站上看别人的代码时，许多平台会限制登录、关注甚至开会员后才允许复制代码块。此时使用Primary选中然后直接中
本文整理了2023年1月9日发表在ArXiv上的AI论文中最热门的TOP5。论文热度排序、论文标签、中文标题、推荐理由和论文摘要由AI论文推荐智能体 赛博马良-AI论文解读达人（saibomaliang.com） 提供。如需查看其他最热论文，欢迎移步 saibomaliang.com ^_^TOP1Dr2Net:DynamicReversibleDual-ResidualNetworksforMemory-EfficientFinetuning标题：内存利用率翻倍！伯克利提出Dr2Net，重塑高效微调新范式标签：Berkeley、CV、ML作者：ChenZhao，ShumingLiu1，Kar
从事自媒体运营光靠自己手动操作效率是非常低的，想要提高运营效率就必须要学会合理的使用一些辅助工具。下面小编就跟大家分享一些自媒体常用的辅助工具，觉得有用的朋友可以收藏分享。1.飞鸟写作这是一个微信公众号面向专业写作领域的ai写作工具，写作助手包括，ai论文,ai开题报告、ai公文写作、ai商业计划书、文献综述、ai生成、ai文献推荐、AI论文摘要，帮助用户在线快速生成。写作主打简单、易操作，200+写作模板，小白也能快速上手。只要输入简单的要求和描述，就能自动生成各种高质量文稿内容。写作功能特色：多场景写作模板，不限于某个领域，12+种职位的100+工作场景，10秒即可生成一篇专业文章。无论你
一、引言 在人工智能的黄金时代，Transformer架构已经成为了自然语言处理（NLP）领域的革命性创新。自2017年Vaswani等人首次介绍了这一架构以来，Transformer已经演化出多种变体，各自针对不同的NLP任务提供了专门的优化。这些变体包括BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）等Encoder-Only模型，专注于文本理解任务；GPT（GenerativePretrainedTransformer）等Decoder-Only模型，擅长生成连贯的文本序列；以及标准的Encoder-Decoder模型，如
