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Protocol Buffers 24.1 发布

Protocol Buffers 24.1 已经发布。Protocol Buffers(protobuf)是Google 开源的语言无关、平台无关的可扩展机制,用于序列化结构化数据。 具体更新内容包括: Announcements Protobuf News可能包括针对即将发生的更改的附加公告或预先公告。 Python Python C-Extension (Default)) 将导致崩溃的 CopyFrom() 优化还原为序列化/解析(protocolbuffers/upb@78e9694) Ruby Ruby C-Extension Ruby:修复 32 位平台上的对象缓存查找 (#13494) (#13580) (3094b49) 更新说明:https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/tag/v24.1

每日一博 | 一条提示词等同于多少个数据点?

数据点(data points)通常用于描述单个信息单位或观测值,在本文中,它被用来量化“提示词”方法相对于传统方法的效率和效果。文章比较了两种训练(微调)机器学习模型的方法:一种是使用提示(prompts),本文也称之“提示词”,另一种是使用传统的分类器头 (classifier heads),本文也称之为“分类头”。通过比较可以发现,使用提示词的方法通常比使用分类器头的方法更好。 本文由 Hugging Face 的研究员 Teven Le Scao 撰写,并于 2021 年 4 月发表。尽管已经过去了很久,但其中的研究方法和发现仍具有深远的学术价值和实际应用意义,特别是对于理解和使用自然语言提示在机器学习中的角色。 本文原文是以 Hugging Face Space 应用做的展现,对于很多结果可以进行更高级的交互,请在文末查看本文的中英文原文。 当前 NLP 应用的主流方法是针对各式各样的特定任务,分别对预训练语言模型的分类头进行微调。随着语言模型变得越来越大,各种替代方法相继涌现,开始叫板在 BERT、UniLM 以及 GPT 中广泛使用的分类头法。特别地,GPT-3 向大家普...

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