聊一聊生成式视角下的实体对齐
引言基于常识图谱嵌入的方法在实体对齐畛域取得了渺小成功，本文以生成模型的视角从新解构了目前实体对齐方法的范式，展现了其与生成模型间的相似之处，并从切实上提醒了现有的基于生成反抗网络的方法的局限性，经过引入新的互变分自编码器，Mutual，V......
大模型参数量都是7B 13B和65B等面前的要素是什么
不知道大家有没有留意到如今大模型百花齐放，然而模型参数大小却十分分歧，基本都是7B，13B，65B等，那么，为什么被设计成这么大呢，网络上有很多解释，笔者联合自己的了解，分享其中或者的要素，最间接的就是历史传承，由于最后OpenAI在就是这......
一个意想不到的罪魁祸首 LLM的数数才干有多弱
大模型畛域的开展突飞猛进，每天都有许多幽默的论文值得深化品读，上方是本期感觉比拟无心思的论文，1、LLM的数数才干有多弱，一个意想不到的罪魁祸首2、专家模型的潜在隐患，用户提醒被窃取的面前1、LLM的数数才干有多弱，一个意想不到的罪魁祸首你......
等优化 混合模型 RouterLLM HybridLLM 推理老本的新思绪 LLM
一、背景本文中咱们继续引见一种LLM推理优化相关的上班，经过路由的模式组合多个模型；其与投机采样相似，经过多个不同规模和性能的模型组合来降本增效，但是又有实质的区别，投机采样在一个Query内会重复调用大小模型，而路由模式在调用之前曾经确定......
参数量裁减到2.4billion 普林斯顿大学提出首个基于MoE的稠密时序预测大模型
当天给大家引见一篇普林斯顿大学提出的期间序列大模型上班，是首个基于MoE的百万级别参数期间序列大模型，将时序大模型参数量裁减到2.4billion的水平，在多个数据集上取得了清楚优于其余期间序列大模型的成果，论文题目，TIME，MOE，BI......
优化 Attention LLM PagedAttention 推理的 计算和 Cache vAttention KV 等
最近，SGLang惹起了宽泛关注，发生了许多，SGLang吊打vLLM和TRT，LLM，的舆论，不得不说，SGLang确实是一项十分杰出的上班，与此同时，vLLM的性能疑问和TRT，LLM的易用性疑问也广受诟病，但是在实践运行中，咱们依然须......
泛化实验保姆级教程 对比 缺点诊断论文实验怎样设计 消融
前言本文基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据和西北大学轴承数据，启动极速傅里叶变换，FFT，和变分模态合成VMD的数据预解决，最后经过Python成功基于2D，SWinTransformer，1D，CNN，SENet并行的特色融合模型对缺......
即插即用
1模型翻新点引见1.1期间编码输入消息编码参考Informer论文，咱们把源码和数据集制造启动了提升，繁难任何带有期间特色列的数据集启动输入消息的编码，Informer在原始向量上不止参与了Transformer架构必备的PositionE......
超强！一区间接写！基于SSA Informer
1模型翻新点引见1.1时序特色捕捉与建模经常使用Informer的编码器层来捕捉长缺点信号时序依赖特色1.2概率稠密留意力机制，ProbSparseSelf，attention，概率稠密自留意力是Informer模型中引入的一种稠密自留意力......
聊聊 VMD CEEMDAN TCN 二次合成
前言本文基于前期引见的电力变压器，引见一种基于VMD，CEEMDAN二次合成的TCN，Transforme预测模型，以提高期间序列数据的预测功能，电力变压器数据集的具体引见可以参考下文，电力变压器数据集引见和预解决1二次合成与数据集制造1.......