2025_NIPS_MISA: Memory-Efficient LLMs Optimization with Module-wise Importance Sampling

最新推荐文章于 2026-01-09 16:00:52 发布
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#人工智能 #语言模型

文章核心总结

主要内容

该文针对大语言模型（LLMs）预训练和微调的高内存需求问题，提出一种基于模块级重要性采样的内存高效优化方法MISA。MISA将Transformer层分解为更细粒度的模块（如多头注意力的 W q W_q W

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Devlin2018Google_BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
Real_Brilliant的博客
10-31 3998
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language UnderstandingAbstractContentsSimulation resultsRelevant information新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一...
【文献阅读】 2018-SIGKDD-STAMP:Short-Term Attention/Memory Priority Model for Session-based Recommendation
乐川大佛的博客
10-07 1万+
说明 原文链接。 此处将Session-based Recommendation直译为会话推荐，有地方意译为短序列推荐。 此处将external memory译为外部记忆，直译话为外部存储器(外存)，short-term memory译为短期记忆，直译的话为短期存储器。 标题 题目：STMAP:基于会话推荐的短期注意/记忆优先模型 作者： Qiao Liu University of ...
精读论文：Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization(附翻译)
菜菜小孙的blog
08-22 9439
Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization 二、翻译 0. 摘要 abstract： 在多任务学习中，多个任务共同解决，它们之间共享归纳偏差。多任务学习本质上是一个多目标问题，因为不同的任务可能会发生冲突，因此需要进行权衡。常见的折衷方案是优化代理目标（proxy objective），以最小化每个任务损失的加权线性组合。但是，这种解决方法仅在任务不竞争时才有效，这种情况很少发生。在本文中，我们明确地将多任务学习视为多目标优化，其总体目标是找到帕累
在处理时有错误发生:google-chrome-stable/
VIEO
03-01 4532
元学习论文总结||小样本学习论文总结 2017-2019年计算机视觉顶会文章收录 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-2019 sudo apt-get -f install //强制安装 再重新安装 sudo dpkg -i ... ...
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 论文笔记
m0_38031488的博客
11-10 4754
Introduction BERT在11项NLP任务中取得如此令人振奋的成绩主要来源与以下的三个方面： （1）BERT使用“遮蔽”语言模型去 pre-trained 深度语言表示。 （2）许多pre-trained 模型受限于特种结构、特种模型。BERT使用fine-tuning（微调）模型在众多句子级别或者是单词级别的任务中去得了最先进的效果。 （3）BERT使用双向语言模型在11项NL...
Paper：《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding用于语言理解的深度双向Tr
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
03-02 1万+
​ Paper：《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding用于语言理解的深度双向Transformers预训练模型》翻译与解读 目录 Paper：《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》翻译与解读 Abstract 1、Introductio
FastGCN： fast learning with graph convolutional networks via importance sampling 论文详解 ICLR 2018
知行合一，止于至善
09-21 9239
文章目录1 简单介绍概率测度 probability measure自助法 bootstrappingGCN面临的两个挑战解决思路（创新点）2 相关工作3 通过采样进行训练和推理定理13.1 variance reduction 方差缩减Proposition 2（命题2）定理3命题43.2 Inference 推理3.2 和GraphSAGE的对比4 实验Benchmark数据集实验细节Fast...
CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization 全文翻译+详细解读
qq_34809969的博客
07-28 1万+
CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization 全文翻译+详细解读文章速览 文章速览 论文名：基于自监督学习的图像异常检测和定位方法 网址：[CutPaste网址链接](https://paperswithcode.com/paper/cutpaste-self-supervised-learning-for-anomaly) 作者：Chun-Liang Li*, Kihyuk Sohn*,
Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting
zzx3163967592的博客
07-14 1万+
ICLR 2018，DCRNN，模型借鉴了Structured Sequence Modeling With Graph Convolutional Recurrent Networks (ICLR 2017 reject)里面的DCRNN，将该模型应用于了交通预测上。而且后者的论文使用的卷积是Defferrard提出的图卷积，这篇论文中使用的是扩散卷积，这种扩散卷积使用的是随机游走，与Diffu...
【论文笔记】Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
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《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》收录于Neural Information Processing Systems (NIPS), 2015（ Meachine Learning领域的顶会）。R-CNN和Fast R-CNN引领了近两年目标检测的潮流，Fast R-CNN对R-CNN进行了加速，而这篇Faster R-CNN则进一步对Fast R-CNN进行了加速，使得这种基于CNN
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matlab精度检验代码-DRLR_NIPS2019_exp:MATLAB源代码
05-22
DRLR_NIPS_exp ”中YAMLIP的下载链接： 从OPTI工具箱下载IPOPT的链接： 下载UCI成人数据集（a1a-a9a） 下载链接： 将它们添加到文件夹“ / dataset”中； 要完成安装，请运行install.m脚本以将依赖项添加到MATLAB的...
matlab生成代码文件夹选择-feedback-nips2014-wq:反馈-nips2014-wq
06-08
本项目“feedback-nips2014-wq”是针对NIPS 2014会议的一个研究工作，提供了代码实现，具有系统开源的特点。下面我们将详细探讨在MATLAB中如何生成代码文件夹选择、理解开源系统的结构以及如何利用这些资源。 1. **...
matlab分时代码-py-faster-rcnn_cudnnv5:py-faster-rcnn，修复GPU的ComputeCapabilit
05-21
如果您的目标是在NIPS 2015论文中复制结果，请使用。 该存储库包含对MATLAB代码的Python重新实现。 此Python实现基于的分支构建。 两种实现之间略有不同。 特别是此Python端口 在测试时速度要慢约10％，因为某些操作...
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03-08
### 基于超拉普拉斯先验的快速图像反卷积 #### 摘要与背景 在图像处理领域，特别是在反卷积（去模糊）方面，利用图像梯度的统计特性作为先验信息是一种非常有效的方法。自然场景中的梯度分布往往呈现重尾特征，...
2009_NIPS_Fast Image Deconvolution using Hyper-Laplacian Priors(ori)
12-03
《2009_NIPS_Fast Image Deconvolution using Hyper-Laplacian Priors(ori)》这篇论文是Dilip Krishnan和Rob Fergus在2009年的NIPS会议上发表的，主要探讨了利用超拉普拉斯先验进行快速图像去模糊的技术。...
AI赋能金融科技，VisualProject引领项目管理新潮流
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金融科技项目管理迈入AI赋能新阶段，VisualProject引领智能化转型。随着金融科技竞争转向"体系化能力"，传统管理模式面临需求断层、资源失衡等痛点。维普时代推出的VisualProject通过AI深度融入项目全流程，实现智能需求解析、资源协同和风险预警，使招商银行等项目效率提升40%、延期率降至8%。该产品构建"数据驱动决策"体系，提供30余项核心指标分析，助力金融机构实现精准管理。未来，AI与项目管理的深度融合将持续推动金融科技高质量发展。
[20页中英文PDF]生物制药企业新一代知识管理：用知识图谱+大模型构建“第二大脑“
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药物研发正面临知识爆炸的挑战。本文深入探讨如何利用大语言模型和知识图谱技术构建企业级"第二大脑"，将分散的科研数据、文献和隐性知识整合为可搜索的知识库，实现60%的文档审查效率提升，并可能为制药行业创造600-1100亿美元的年度价值。
基于LangChain与RAG技术构建智能客服问答系统：完整实现指南
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01-08 969
本文介绍了基于LangChain框架和RAG技术的智能客服系统构建方法。该系统整合了Ollama本地语言模型服务和FAISS向量数据库，能够高效检索项目文档并生成准确回答。文章详细阐述了系统架构、核心组件及实现代码，包括知识库构建、文档检索和回答生成流程。该系统可显著提升客服效率，支持网络搜索、数学计算、节假日查询等多种功能，并提供了良好的可扩展性。通过本地部署Qwen2.5模型，实现了安全可靠的智能客服解决方案。
Skills详解：AI Agent 的模块化能力扩展系统
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a18792721831的博客
01-09 916
Skills系统是AI Agent的模块化能力扩展方案，通过标准化方式将专业知识和操作流程打包为可复用模块。它采用分层架构设计，包含技能管理器、加载器和注册表等核心组件。系统创新性地使用渐进式加载机制，分为元数据、指令和资源三层，有效解决上下文窗口限制问题。Skills支持多维度智能匹配算法，通过语义、功能和优先级三个维度精准定位最适合的技能。相比传统插件系统，Skills更注重知识传递而非功能扩展，采用配置文件+资源包形式，维护成本更低。该系统适用于企业自动化、专业服务和开发工具链等场景，显著提升AI A
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