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MCube动态化与原生工程结合最佳实践 | 京东云技术团队

跨端动态化开发方案重要性日益凸显,本文对我们团队MCube动态化实践做了总结,为大家提供经验和借鉴。 接入背景 随着我们工程的需求迭代,暴露出了业务需求量大,分端开发和发版更新成本高等痛点,使用H5页面来代替,在用户体验和性能相较原生有差异,所以我们团队开始了对动态化改造的研究。 在做过一些列动态化开发的尝试,并对多种方案进行调研后,我们选择了MCube的动态化方案。之所以选用MCube,是因为它有以下的优点: 1.方案成熟,对同为京东体系下的APP来说接入成本非常低,对照文档文档,整个接入的过程并不复杂。2.MCube有丰富原子组件,组件的灵活性非常高。 3.完善的组件市场可以很好的满足我们的需求。 4.一套XML模板适用多个平台,并且可以复用。 我们在接入的过程当中遇到兼容性问题,在沟通过程中,MCube的负责同学和开发人员积极性非常高,定制化开发的效率也很高,认真负责,有问必答,整个沟通过程非常愉快。 我们团队目前已经完成了从初步尝试,到一整个业务页面动态化改造的完整历程。期间遇到了许多问题,总结出了最佳化实践的经验,本篇文章做出总结,为其他已经接入和准备接入的同学提供经验。 单...

语言模型:GPT与HuggingFace的应用

本文分享自华为云社区《大语言模型底层原理你都知道吗?大语言模型底层架构之二GPT实现》,作者:码上开花_Lancer 。 受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练,使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征,然后再根据任务目标进行模型微调的范式影响,自然语言处理领域基于预训练语言模型的方法也逐渐成为主流。以ELMo为代表的动态词向量模型开启了语言模型预训练的大门,此后以GPT 和BERT为代表的基于Transformer 的大规模预训练语言模型的出现,使得自然语言处理全面进入了预训练微调范式新时代。 利用丰富的训练语料、自监督的预训练任务以及Transformer 等深度神经网络结构,预训练语言模型具备了通用且强大的自然语言表示能力,能够有效地学习到词汇、语法和语义信息。将预训练模型应用于下游任务时,不需要了解太多的任务细节,不需要设计特定的神经网络结构,只需要“微调”预训练模型,即使用具体任务的标注数据在预训练语言模型上进行监督训练,就可以取得显著的性能提升。 OpenAI 公司在2018 年提出的生成式预训练语言模型(Generative Pre-Trainin...

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