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请编写一个程序迭代求解sin(x),迭代公式为sin(x)=x/1-x^3!+x^5/5!-x^7/7!+...+(-1)^(2n-1)/(2n-1)!,当n项的值小于10^-5时结束，x为弧度。要求输入x的值，输出相应的结果。【注意】迭代公式中的^代表幂运算。并且输入和输出各占一行，输出结果保留4位小数；运行效果如下所示。【运行结果】输入（一行）：1.57输出（一行）：1.0000一、程序代码#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8..

大模型训练效率技巧总结, 包括数据并行, 模型并行, 流水线并行, ZeRO等技术, 以及megatron, deepspeed, oneflow等框架的介绍.

1.相关介绍：神经网络在多个领域取得了非凡的成就，例如，语音识别，图像识别等。所以，训练神经网络是个重要的任务，gradient descent常被用来寻来拿神经网络。但在网络比较深时，gradient descent容易出现梯度消失或梯度爆炸等现象。因此，在使用SGD算法对神经网络进行优化时，需要小心的对模型超参数进行微调，例如学习速率，模型参数的初始化等。神经网络的训练过程是很复杂的，每层...

本文主要是对tensorflow中lstm模型中的c，h进行解析。rnn_cell_impl.py1.关于RNN模型在rnn_cell_impl.py的tensorflow源码中，关于RNN部分实现的类主要是BasicRNNCell， 首先在build函数中，定义了两个变量_kernel和_bias。 其中_num_untis表示RNN cell 的unt...

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检索式模型介绍（二）这个系列的文章主要是介绍一些可以作为文本匹配工作的一些模型，有些是比较基础的算法，例如bm25。有些模型是基于深度学习的架构，比如说deepMatch模型。个人认为文本匹配的任务有两种实现方式，一个是学习不同domain中text的represation，然后利用represation计算score，这个的score可以是相似度（cosine，欧式距离等）。...

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一文让你了解生成模型相关的解码Tricks本文是笔者花费闲暇时间根据工作经历以及阅读文献总结的，如果对于屏幕前的隔着读者有些许帮助，真是欣慰之至。当然，各位读者的支持也是笔者写作的动力。麻烦一键三连。点赞，评论，收藏。在生成模型中，解码是一个很重要的步骤，直接影响到生成回复质量的高低，所以除了一些解码策略可以使用之外，在解码策略之中，可以穿插使用一些tricks，通过这些tricks的使用，可以解决一些在解码策略中出现的问题，例如解码出现“UNK”字符，解码长度过短等问题。这些trick

位置编码 - 领略位置编码神奇的风景 - 系列(1)前文自从attention在nlp流行之后，不管是在bert还是在transformer，都缺少不了位置编码的身影（position embedding）。主要原因是attention在计算的时候，不管是QK之间的点乘运算，还是attention scores与V之间的点乘运算在训练时都是并行计算的，从逻辑上来说，跟RNN不一样，attention处理时并没有先后之分。当一个句子中出现多个相同的token时，从语义上来说，同一个t

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