作者：浪潮人工智能研究院

　　2021 年，浪潮人工智能研究院发布了中文巨量模型“源 1.0”，其参数规模为 2457 亿，训练采用的中文数据集达 5TB，超越美国 OpenAI 组织研发的 GPT-3 模型。“源 1.0”在语言智能方面表现优异，获得中文语言理解评测基准 CLUE 榜单的零样本学习（zero-shot）和小样本学习（few-shot）两类总榜冠军。测试结果显示，人群能够准确分辨人与“源 1.0”作品差别的成功率低于 50%。

大模型调优旨在提升其性能、准确性、泛化能力等，以下是一些调优方法：

1. 超参数调整：超参数影响模型训练过程和性能，如学习率决定每次参数更新的步长，值太大会使模型不收敛，太小则训练缓慢；批量大小影响训练稳定性和速度，较大批量可加速但可能收敛到次优解；神经网络层数和神经元数量决定模型复杂度，过多易过拟合，过少则无法学习复杂模式。可通过网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法寻找最优超参数组合。

Albert是A Lite Bert的缩写，确实Albert通过词向量矩阵分解，以及transformer block的参数共享，大大降低了Bert的参数量级。在我读Albert论文之前，因为Albert和蒸馏，剪枝一起被归在模型压缩方案，导致我一直以为Albert也是为了优化Bert的推理速度，但其实Albert更多用在模型参数（内存）压缩，以及训练速度优化，在推理速度上并没有提升。如果说蒸馏任务是把Bert变矮瘦，那Albert就是把Bert变得矮胖。最近写的文本分类库里加入了Albert预训练模型，有在chinanews上已经微调好可以开箱即用的模型，感兴趣戳这里

机器之心发布

机器之心编辑部

腾讯 QQ 团队研究员对 BERT 进行了模型压缩，在效果损失很小的基础上，LTD-BERT 模型大小 22M，相比于 BERT 模型内存、存储开销可降低近 20 倍，运算速度方面 4 核 CPU 单机可以预测速度加速 80 余倍。相关代码和更多结果将在近期开源。

BERT 已经被验证是解决口语化短文本语义量化的极为有效的工具，对于口语化人机交互系统如 FAQ、语音助手等产品意义重大。但受限于模型的高复杂度和高计算量，其产业线上应用进展不如预期，尤其很难满足像 QQ、QQ 空间等亿级用户量产品对性能的需求。

开放词汇目标检测（Open-vocabulary Object Detection, OVD）是计算机视觉领域的前沿方向，旨在突破传统目标检测模型对预定义类别的依赖，使其能够通过文本描述或零样本学习识别未知类别对象。以下从技术背景、核心方法、应用场景及挑战三个维度展开分析。

一、定义与名词解释

1. 定义

一、定义与名词解释

1. 定义

系列篇章

准备工作

1. 学术加速
2. 安装LFS
3. 下载数据集(原始语料库)
4. 下载模型到本地

步骤1：导入相关依赖

背景

飞书智能问答应用于员工服务场景，致力于减少客服人力消耗的同时，以卡片的形式高效解决用户知识探索性需求。飞书智能问答整合了服务台、wiki 中的问答对，形成问答知识库，在综合搜索、服务台中以一问一答的方式将知识提供给用户。

1. 数据正负面

通过Hanlp方法实现语意切词，提取核心词，实现实体识别，对分词结果使用textRank计算分词权重。