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国际测试委员会 BenchCouncil 首发“开源系统杰出成果榜” 百度飞桨上榜

近日,BenchCouncil(国际测试委员会)颁布首个开源系统杰出成果榜(1960s-2021),评选了开源方面具有巨大影响并对软硬件发展产生重大推动作用的顶级成果。百度飞桨深度学习框架PaddlePaddle成功上榜。 BenchCouncil(国际测试委员会)邀请了多位独立科学家,从20世纪60年代至2021年的开源或对开源产生重要影响的成果中,遴选出了145项代表性成果。据其官网显示,获评项目遵循以下评选标准:奠定或促进开源运动的关键里程碑工作;原创或开创性的开源工作;对软硬件发展具有重大推动作用的开源工作;被工业界或者学术界广泛使用的开源工作。 图:BenchCouncil评选开源系统杰出成果(1960s-2021) 飞桨PaddlePaddle自2016年开源,是中国最早自研开源的深度学习框架,现已发展为集核心框架、基础模型库、开发套件、工具组件和AI Studio星河社区于一体的产业级深度学习开源开放平台。飞桨具备四大领先技术,包括开发便捷的深度学习框架、超大规模深度学习模型训练技术、多端多平台部署的高性能推理引擎和产业级模型库。在与文心大模型的联合优化中,飞桨积累了大模...

MoE:LLM终身学习的可能性

本文分享自华为云社区《DTSE Tech Talk | 第47期:MoE:LLM终身学习的可能性》,作者:华为云社区精选。 在DTSE Tech Talk的第47期直播《MoE:LLM终身学习的可能性》中,昇思MindSpore技术专家吕老师与各位开发者分享有关于LLM lifelong learning的概念,帮助大家了解持续学习的特性与理论知识,同时也详细介绍了MoE的发展史,让我们更为直观的去理解其中技术要点。 Continual lifelong learning(终身学习) 终身学习系统被定义为一种能够从连续的信息中学习的自适应算法,随着时间的推移,这些信息逐步可用,并且所要学习的任务数量(例如,分类任务中的成员类)不是预先定义的。关键的是,新信息的容纳应该在没有灾难性遗忘或干扰的情况下发生。 持续学习的目标与特性 持续学习的目标是在模型持续输入学习新数据的同时避免旧知识的遗忘,以下是其性质与定义。 参考文献:Continual Lifelong Learning in Natural Language Processing: A Survey-2020年发表 性质 定义 知...

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