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(转载)GPT-3阅读笔记：Language Models are Few-Shot Learners
原地址 Abstract 提出问题：最近的许多研究都表明pre-train模型搭配下游任务fine-tune在许多情况下效果显著，但是微调过程需要大量的样本。这一框架不符合人类的习惯，人类只需要少量的示例或说明便能适应一个新的NLP下游任务。 主要贡献：本文证明了通过增大参数量就能让语言模型显著提OpenSUSE Leap 15.3 系统分析与调整指南【翻译完成】
原文：openSUSE Leap 15.3 System Analysis and Tuning Guide 协议：CC BY-NC-SA 4.0 阶段：机翻（1） 新时代需要新道德。——《三体》 在线阅读 在线阅读（Gitee） ApacheCN 学习资源 贡献指南 本项目需要校对，欢迎大家提交 Pull Request。 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，[Ray.Tune]调度算法简介与常用算法代码
在 Tune 中，一些超参数优化算法被写成“调度算法”。这些 Trial Scheduler 可以提前终止不良试验、暂停试验、克隆试验以及更改正在运行的试验的超参数。 所有 Trial Scheduler 都接受 一个 metric，这是在您的可训练结果字典中返回的值，并根据 最大化或最小化mode。 tune.run( .meta_learning学习
花了2天学习 meta learning代码，记录一下。 MAML学习一个好的初始化权重，从而在新任务上实现fast adaptation，即在小规模的训练样本上迅速收敛并完成fine-tune。 因此基于MAML的模型首先基于多个任务样本学习好的初始化权重。 第二阶段， 针对特定场景做 fine-tune，部分参数如embeddin使用ray的tune组件优化强化学习的超参数
超参数的设置对强化学习算法的训练效果起着非常重要的作用，如果超参数没有调整好，可能非常好的网络结构和强化学习算法也发挥不出优势。超参数的调整是一项非常困难又略带玄学的工作，好在ray的tune能自动帮我们进行超参数的调整，找到最优的超参数。 下面我们通过例子来看一下tune多态
在面向对象的程序设计语言中，多态是继数据抽象(封装)，继承之后的第三种基本特征。 多态通过分离做什么和怎么做，从另一角度将接口和实现分离开来。多态不但能够改善代码的组织结构和可读性，还能创建可扩展的程序。 "封装"通过合并特征和行为来创建新的数据类型，"实现隐藏"则是通过将细Bert微调技巧实验大全-How to Fine-Tune BERT for Text Classification
背景介绍 文本分类是NLP中的一个经典任务， 通常在大型的数据集进行一些预训练的模型在文本分类上可以取得很不错的成绩。例如word2vec， CoVe(contextualized word embeddings)和ELMo都取得了不错的成绩。Bert是基于双向transformer使用masked word prediction和NSP(next senteHaproxy官方文档翻译（第三章）全局参数(1) 附英文原文
3.全局参数 在global这个节点里的参数是“进程范围的”并且经常是“操作系统指定”的。它们通常是一次性设置而且一旦正确设置不需要动来动去的。它们中的一些和命令行对应。 global节点支持以下关键词： * 进程管理和安全- ca-base- chroot- crt-base- cpu-map- daemon- description【Codeforces 499D】Name That Tune
Codeforces 499 D 题意：给\(n\)个曲子，每个曲子每一秒有\(p_i\)的几率可以被猜出来，过了\(t_i\)秒肯定能被猜出来，猜完第\(i\)首歌立即播第\(i+1\)首，问\(T\)秒内期望猜多少首。 思路：考虑\(dp\)：\(dp(i,j)\)表示在第\(j\)个时间点正好猜出第\(i\)首歌的概率 转移方程：\(dp(i,j)=dp(i-1,j-t