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基于知识迁移的跨语言机器阅读理解算法

近日,阿里云人工智能平台PAI与华南理工大学朱金辉教授团队、达摩院自然语言处理团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表基于机器翻译增加的跨语言机器阅读理解算法X-STA。通过利用一个注意力机制的教师来将源语言的答案转移到目标语言的答案输出空间,从而进行深度级别的辅助以增强跨语言传输能力。同时,提出了一种改进的交叉注意力块,称为梯度解缠知识共享技术。此外,通过多个层次学习语义对齐,并利用教师指导来校准模型输出,增强跨语言传输性能。实验结果显示,我们的方法在三个多语言MRC数据集上表现出色,优于现有的最先进方法。 论文: Tingfeng Cao, Chengyu Wang, Chuanqi Tan, Jun Huang, Jinhui Zhu. Sharing, Teaching and Aligning: Knowledgeable Transfer Learning for Cross-Lingual Machine Reading Comprehension. EMNLP 2023 (Findings) 背景 大规模预训练语言模型的广泛应用,促进了NLP各个下游任务准...

上云还是下云:章文嵩博士解读真正的云原生 Kafka 十倍降本方案!

近日,AutoMQ 团队发布了基于云的开源云原生 Kafka—— AutoMQ for Kafka,所有的代码采用 Apache 2.0 开源许可。AutoMQ 充分挖掘了云原生的技术红利和成本优势,再结合 Serverless 弹性技术,实现了 Apache Kafka 十倍的降本增效。本文从技术架构的角度,来揭秘 AutoMQ 为 Kafka 量身打造的云原生十倍降本方案。 云原生的能力 在引出 AutoMQ 为 Kafka 打造的云原生架构之前,我们先来看一下云的基础设施已经进化到什么程度了,有哪些能力和优势是跟成本息息相关的,而且是传统的 IDC 架构无法充分利用起来的。 服务化的产品 云计算技术迭代的路线可以总结为:云先用软件定义硬件,再把软件变成了服务。所以,我们今天看到网络环境变成了 VPC,存储介质变成了云盘,物理主机变成了虚拟的云主机 ECS。这些云提供的基础产品在今天已经蜕变成了服务,服务一定是具备生产可用的 SLA,比如阿里云单个 ECS 实例的可用性达 99.975%,这意味着一个单节点的微服务也可以是生产可用的,这在 IDC 环境是无法想象的事情。再例如云盘 ...

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