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百度发布PLATO-XL,全球首个百亿参数中英文对话预训练生成模型

【导读】和AI进行无障碍的对话,是什么样的体验?你或许能够在这篇文章里找到答案!百度全新发布PLATO-XL,参数达到了110亿,超过之前最大的对话模型 Blender,是当前最大规模的中英文对话生成模型,并再次刷新了开放域对话效果。 很难相信,以上是AI与人交流的真实对话记录。近日,百度发布新一代对话生成模型 PLATO-XL,一举超过Facebook Blender、谷歌Meena和微软DialoGPT,成为全球首个百亿参数中英文对话预训练模型,再次刷新了开放域对话效果,打开了对话模型的想象空间。 尽管大规模参数的模型在自然语言处理领域如雨后春笋出现,并且在多个自然语言理解和生成任务上取得了很多成果,但多轮开放域对话的主动性和常识性问题一直无法很好解决。百度NLP于2019年10月预发布了通用领域的对话生成预训练模型PLATO,在ACL 2020正式展示。2020年升级为超大规模模型PLATO-2,参数规模扩大到16亿,涵盖中英文版本,可就开放域话题深度畅聊。如今,百度全新发布PLATO-XL,参数规模首次突破百亿达到110亿,是当前最大规模的中英文对话生成模型。 论文名称...

数据仓库之数据质量建设(深度好文)

数仓建设真正的难点不在于数仓设计,而在于后续业务发展起来,业务线变的庞大之后的数据治理,而数据治理的范围非常广,包含数据本⾝的管理、数据安全、数据质量、数据成本等。在这么多治理内容中,大家想下最重要的治理是什么?当然是数据质量治理,因为数据质量是数据分析结论有效性和准确性的基础,也是这一切的前提。所以如何保障数据质量,确保数据可用性是数据仓库建设中不容忽视的环节。 数据质量涉及的范围也很广,贯穿数仓的整个生命周期,从数据产生->数据接入->数据存储->数据处理->数据输出->数据展示,每个阶段都需要质量治理。 在系统建设的各个阶段都应该根据标准进行数据质量检测和规范,及时进行治理,避免事后的清洗工作。 本文首发于公众号【五分钟学大数据】,完整的数据治理及数仓建设文章公众号上都有 1. 为什么要进行数据质量评估 很多刚入门的数据人,拿到数据后会立刻开始对数据进行各种探查、统计分析等,企图能立即发现数据背后隐藏的信息和知识。然而忙活了一阵才颓然发现,并不能提炼出太多有价值的信息,白白浪费了大量的时间和精力。比如和数据打交道的过程中,可能会出现以下的场景: 场景...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。