Milkha

摘要： 论文提出了Tree-hybrid MLP（T-MLP）方法，其核心思想是结合GBDT的特征选择和模型集成优势与DNN的高维特征空间和光滑优化特性，通过张量化GBDT特征门、DNN架构剪枝和反向传播协同训练MLP模型，以实现高效、有效的表数据预测。 阅读全文

摘要： 常见的大模型微调、训练工具，包括Axolotl、Llama-Factory、Firfly、Xtuner、Swift、Unsloth、Trainer。 阅读全文

摘要： 本文探讨了文本匹配的演变，从字面匹配到语义匹配，分析了各自的特点与挑战。字面匹配关注文本的精确重合度，而语义匹配则试图理解文本的深层含义。尽管语义匹配在处理复杂关系时更具优势，但仍面临长短文本匹配、词序感知和多实体关系等难题。期待未来大模型能进一步提升语义匹配的能力。 阅读全文

摘要： 探索文本匹配的奥秘，一文尽览文本匹配主流方法 阅读全文

摘要： 秋意浓，看几篇论文解解乏吧~ 阅读全文

摘要： 9月论文速读记录，KDD 2024论文专场，提前祝大家国庆快乐！ 阅读全文

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摘要： 一键带你运行Pytorch分布式模型训练 阅读全文

摘要： 大模型如火如荼的今天，不实操实操一下语言模型实在说不过去了 阅读全文