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大模型离线推理  特点介绍大数据离线推理大模型离线推理（Batch推理）是指在具有数十亿至数千亿参数的大规模模型上进行分布式计算推理的过程，具有如下特点：一次对一批数据进行推理，数据量通常是海量的，所以计算过程通常是离线计算；推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理；作业规

1回归1.1回归回归分析是最常用的社会科学统计方法。回归用于评估两个或更多要素属性之间的关系。通过回归分析，我们可以对空间关系进行建模、检查和探究；回归分析还可以帮助解释所观测到的空间模式背后的诸多因素，例如为什么有些地区会持续发生年轻人早逝或者糖尿病的发病率比预期要高的情况。回归可以分为两类，一类

 在本文中，我们会用概率的观点来看待机器学习模型，用简单的例子帮助大家理解判别式模型和生成式模型的区别。通过思考曲线拟合的问题，发现习以为常的损失函数和正则化项背后有着深刻的意义01、快速理解判别式模型和生成式模型从概率的角度来理解数据有着两个不同的角度，假设我们有5个数据点，每个数据都只

作者：京东探索研究院深度学习在很大程度上影响了遥感影像分析领域的研究。然而，大多数现有的遥感深度模型都是用ImageNet预训练权重初始化的，其中自然图像不可避免地与航拍图像相比存在较大的域差距，这可能会限制下游遥感场景任务上的微调性能。为此，京东探索研究院联合武汉大学、悉尼大学借助迄今为止最大的遥

作者|陈磊，单位：中国移动智慧家庭运营中心Labs导读无论在车水马龙中搜寻罪犯，还是通过刷脸进出小区门禁，生活中的点点滴滴都离不开目标检测技术的支持。目标检测任务旨在确定图像中是否包含有给定类别的对象实例（如人、汽车、猫、杯子等），如果所监控的对象存在，则返回每个对象实例在摄像头视野中的空间位置与范

译者|朱先忠审校|孙淑娟简介语言模型是自然语言处理（NLP）的重要组成部分，而自然语言处理是人工智能（AI）的一个子领域，专注于使计算机能够理解和生成人类语言。ChatGPT和GPT-3都是由业内领先的人工智能研究机构OpenAI开发的两种流行的AI语言模型。在这篇文章中，我们将着力探讨这两种模型各

1、OptunaOptuna是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。最基本的（也可能是众所周知的）替代方案是sklearn的GridSearchCV，它将尝试多种超参数组合并根据交叉验证选择最佳组合。GridSearchCV将在先前定义的空间内尝试组合。例如，对于随机森林

本次分享主题是多任务学习在风控场景中的应用探索，主要探讨什么是样本选择偏差问题，如何从多任务学习的角度解决样本选择偏差问题，什么是多任务学习，多任务学习有哪些优点以及常见的解决思路。还会分享本团队在捞回和文本两个场景上的应用案例，并详细介绍我们结合风控场景的特点如何定制化多任务学习方法解决样本偏差的

作者| 石浪、满神近年来，随着稀疏模型对算力日益增长的需求,CPU集群必须不断扩大集群规模来满足训练的时效需求，这同时也带来了不断上升的资源成本以及实验的调试成本。为了解决这一问题，阿里云机器学习PAI平台开源了稀疏模型高性能同步训练框架HybridBackend，使得在同成本下GPU集群

引言现在，日常生活中许多工作的自动化处理已取得重要的研究进展──从家用扫地机器人到工业生产线机器人，许多工作已经实现高度自动化。其他技术(如自动驾驶汽车)目前正处于发展过程中，并且强烈依赖于机器学习解决方案。智能手机上采用深度学习技术处理各种任务的APP数量一直保持快速增长，且未来仍将继续增长。所有