1、引言在自然语言处理领域中，预训练模型通常指代的是预训练语言模型。广义上的预训练语言模型可以泛指提前经过大规模数据训练的语言模型，包括早期的以Word2vec、GloVe为代表的静态词向量模型，以及基于上下文建模的CoVe、ELMo等动态词向量模型。在2018年，以GPT和BERT为代...(more)

上篇：自然语言处理——NLP之预训练语言模型BERT（上）5.2 BertModel实现创建一个文件名称为Bert.pyimporttorchfromtorch.nn.initimportnormal_from.BertEmbeddingimportBertEmbeddingsfrom.MyTransformerimportMyMultiheadAttentionimporttorch.nnasnnimportosimportlogging...(more)

在机器学习（ML）领域，我们通常专注于针对特定指标进行优化，无论是特定的基准测试分数还是业务关键绩效指标。为了实现这一目标，我们通常会训练一个或一组模型来执行特定的任务。然后，我们会对这些模型进行微调和调整，直到性能达到令人满意的水平。然而，这种单一任务训练的方式往往...(more)

一、导语随着半导体行业的高速发展，芯片工艺及制程越来越精密，模拟仿真也已经成为制造企业在进行目标系统设计时，为满足功能、性能、功耗和其他指标要求所需要的一项重要业务流程。由于实际系统的复杂度、精细度的快速提升，要进行模拟仿真的需求的不断增长，以及效率要求的提升...(more)

一、导语随着半导体行业的高速发展，芯片工艺及制程越来越精密，模拟仿真已经成为半导体企业在进行目标系统设计时，为满足功能、性能、功耗和其他指标要求所需要的一项重要业务流程。由于实际系统的复杂度、精细度的快速提升，要进行模拟仿真的需求的不断增长，以及效率要求的提升...(more)

一、议题说明：随着新技术的革新，大模型从感知智能向认知智能跃迁,具备了一定的推理能力，在金融服务领域拥有良好的应用前景。基于大模型技术，金融机构可以更好地理解和响应用户需求，让产品和用户需求更精准地匹配。利用深度学习、强化学习、迁移学习等技术，融合金融行业的知识...(more)

 近年来，随着应用系统规模的不断扩大，以及主机下移X86平台、小机下移X86平台的快速进行，使得X86平台的分区数急速上涨；不仅如此，随着应用系统复杂性的不断提高和新技术的不断演进，中间件的种类也在不断增长。根据一体化监控平台显示，团队每日需要处理的三级以上的告警条数高达...(more)

1、背景随着业务创新以及分布式架构、微服务、大数据、人工智能等技术演进，使得银行业IT运维面临软硬件数量激增、应用和架构复杂化、变更频繁、调用链显著增长、运维数据井喷等困难和挑战。运维技术在各行各业的重要性越来越高，特别在商业银行使用更广、更深，由于商业银行...(more)