论文选自arXiv 作者：Mike Lewis等 机器之心编译 参与：魔王、一鸣 FaceBook 近日提出了一个名为BART的预训练语言模型。...近日，Facebook 发表论文，提出一种为预训练序列到序列模型而设计的去噪自编码器 BART。BART 通过以下步骤训练得到：1）使用任意噪声函数破坏文本；2）学习模型来重建原始文本。...Facebook 的这项研究提出了新架构 BART，它结合双向和自回归 Transformer 对模型进行预训练。BART 是一个适用于序列到序列模型的去噪自编码器，可应用于大量终端任务。...与目前仅适合特定噪声机制的去噪自编码器不同，BART 可应用于任意类型的文档破坏。极端情况下，当源文本信息全部缺失时，BART 也等同于语言模型。...在这两项任务中，信息复制自输入但是经过了处理，这与去噪预训练目标紧密相关。这里，编码器的输入是输入序列，解码器以自回归的方式生成输出。
前几天FAIR发了一个新的图像预训练模型 SEER，看完论文之后我不禁感叹，不仅我企图往多模态卷，Facebook自己也卷起来了。 为什么说卷呢？...因为这篇文章的方法概括来说就是用更好的模型、更多的数据，有点NLP预训练内味儿了。 ?...然后我翻了翻20年几个对比学习SOTA模型的作者，发现Facebook和谷歌各有两拨人在搞，比较激烈的主要是Kaiming和Hinton大佬，然后就是Mathilde Caron这位法国博士妹子和她的同事...不过少样本的情况下还是差些： ? 但迁移能力确实很好，在Places205数据集上比ImageNet有监督预训练的模型好，说明无监督预训练让模型学到更多通用知识： ?...文末福利 各位猿们，还在为记不住API发愁吗，哈哈哈，最近发现了国外大师整理了一份Python代码速查表和Pycharm快捷键sheet，火爆国外，这里分享给大家。
作者 | 上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 整理 | NewBeeNLP 目前信息检索(Information Retrieval)几乎都是使用深度学习系列的方法，即NeuIR...而随着预训练在深度学习领域的大放光芒，信息检索中也出现了各种预训练策略。这篇文章博主将整理来自清华大学与中科院的信息检索综述，先上路径。...（1）核心问题 IR系统的目标是提供用户所需的信息，因此它的核心问题是评估一个查询q和一个文档d之间的相关性。...而在后面的多个re-ranking重排阶段，预训练方法可以捕捉到更多细粒度的信息。 （3）系统 除了需要考虑效率和质量外，IR系统还要对用户足够友好，即要能够解决各种用户使用过程中容易出现的问题。...判别式模型直接学习一个分类器，而生成式模型估计真实的相关性分布，因此预训练模型也可以被分成三类：重点关注判别任务的预训练模型(BERT)，重点关注生成任务的预训练模型(GPT)，以及同时关注判别和生成任务的预训练模型
由于待训练的模型参数很多（增加model capacity），而专门针对检索任务的有标注数据集较难获取，所以要使用预训练模型。 2....依此可以把信息检索模型分为如下三类： 基于统计的检索模型 使用exact-match来衡量相似度,考虑的因素有query中的词语在document中出现的词频TF、document...预训练模型在倒排索引中的应用 基于倒排索引的召回方法仍是在第一步召回中必不可少的，因为在第一步召回的时候我们面对的是海量的文档库，基于exact-match召回速度很快。...但是，其模型capacity不足，所以可以用预训练模型来对其进行模型增强。...进行对比： T为真实query的bag of words 下一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。
作者 | 白开水 来源 | OSC开源社区（ID：oschina2013） Facebook 在一篇博客中分享了该公司在某种程度上艰难的大规模跨越式迁移到 MySQL 8.0 版本的经验。...此前，其一直使用的是 MySQL 5.6 版本。 MySQL 是由 Oracle 开发的开源数据库，为 Facebook 的一些最重要的工作负载提供支持。...在 5.7 版本发布的时候，Facebook 仍在开发 5.6 版上的 LSM-Tree 存储引擎 MyRocks。...且 Facebook 的一些功能也与 8.0 中的类似功能不向前兼容，需要弃用和向前迁移。 还有自定义代码文档参差不齐的问题。Facebook 称，它的大多数自定义代码都有良好的注释和文档。...但其他的代码没有很好的文档，Facebook 需要挖掘旧的文件、帖子和代码注释来了解历史。 最终，Facebook 方面评估了 2300 多个补丁并将其中的 1500 个移植到了 MySQL 8.0。
Facebook AI和华盛顿大学的研究人员设计了一些方法来增强谷歌的BERT语言模型，并在GLUE，SQuAD和RACE基准数据集中实现最先进的性能。...BERT超过Google Brain的XLNet，又一次成为最强的NLP预训练模型。...RoBERTa的不同之处在于，它依赖于训练前的大量数据和训练数据掩蔽模式的改变。 在训练前，原始的BERT使用了掩蔽语言建模和下一句话预测，但是RoBERTa放弃了下一句话预测的方法。...团队表示，“我们发现BERT明显缺乏训练，其表现可以与之后发布的每一个模型媲美，甚至超过后者。我们的训练改进表明，在正确的设计选择下，掩蔽语言模型预培训与所有其他最近发布的方法具有竞争力。”...最后，团队对RoBERTa进行了较长时间的预训练，将预训练步骤从10万步增加到30万步，然后进一步增加到50万步。 ?
语义信息检索中的预训练模型 这一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。 4....此外一个常见的做法是，用一个embedding去表示query（因为query通常较短、意思集中），用多个embedding去捕捉document的不同子空间的信息。...相似度即是query和document的每个embedding的点积最大值。 4.2 预训练任务 我们知道，预训练任务和下游任务越相似，模型在下游任务上的表现就越好。...所以，应该设计专门针对检索任务的预训练任务。...，为了把握不同层的信息，对 L层 都计算相似度矩阵： S_{Q, D} \in \mathbb{R}^{L \times|Q| \times|D|} 然后对相似度矩阵采用DRMM或者KNRM的方法来提取交互信息
Google Android 的公开文档中包含了很多关于 应用启动优化 的信息。这里我们想进一步分享其在 Facebook 应用中的实践情况，以及哪些因素有助于改善应用启动性能。...用户会在这里分享生活的瞬间，了解和讨论正在发生的事情，建立和培养人际关系，共同合作以创造收入机会。...Google Android 团队和 Facebook 团队精诚合作，在应用启动时间的指标定义和最佳实践上达成共识，并在这里分享给大家。 从哪里开始 首先自然是测量应用的启动时间。...本节分享了 Facebook 应用开发者在优化应用启动时运用的一些关键经验。...本文还分享了 Google Android 团队建议的指标、开发库和工具。任何 Android 应用都可从本文分享的策略中受益。
有时候不太好查cpu的信息。执行这个脚本就比较全面了。 #!...physical" echo "（逻辑CPU个数）processor is : $processor" echo "（CPU内核数）cpu cores is : $cpucores" echo "（单个物理CPU的逻辑
几个月前我们曾研究过Android同源策略（SOP）的漏洞，然而最近出现了一款利用此漏洞对Facebook用户进行攻击的恶意应用，其利用代码基于已公开的Metasploit测试代码。...该JS代码可以让黑客在Facebook上实现以下行动： 1.添加Facebook好友 2.关注Facebook文章 3.修改订阅项 4.授权Facebook应用访问用户的私密信息（类似于与qq号关联）...可以肯定的是，这些都是出自同一攻击者的手笔，因为他们有着同样的函数名，以及相同的Facebook应用client_id。...有了这个token可以让黑客从Facebook的API读取个人敏感信息，以及发布文章讯息等。...其试图利用黑 莓官方的认证的便利对Facebook WEB应用进行攻击。此次事件并不是黑莓硬件、软件产生了漏洞，与黑莓的网络通信也没有 什么关系。”
下面我们通过一个例子来说明WMI的强大功能。...Scripting V1.1 Library”代码如下:Option ExplicitDim WithEvents Sink As SWbemSinkDim j As Integer'功能:利用wmi组件得到计算机的信息...dblSize As DoubleDim Obj As Variant Dim lIndex As Long Set oWMINameSpace = GetObject("winmgmts:") '得到驱动器的信息...Obj In ObjSet List5.AddItem Obj.Caption & " - " & BytesToMegabytes(Obj.Size) & " GB"Next '得到每一个驱动器的详细信息...WbemScripting.ISWbemObject, ByVal objWbemAsyncContext As WbemScripting.ISWbemNamedValueSet) Dim Adapter As Variant‘得到所有的适配器信息
引言 信息抽取一直以来都是自然语言处理中最基础的技术之一，它指的是将文本中的非结构化信息通过算法或模型自动提取转换为结构化数据的过程。...今天给大家分享三篇ACL关于信息抽取的文章，分别涵盖了命名实体识别（NER）、信息联合抽取以及关系抽取（RE）三个方面。...动机 本文的任务为“多任务联合信息抽取”：即输入一个句子，目的在于抽取出该句的信息网络。信息网络将事件和实体表示为节点；实体之间关系和事件触发（trigger）作为边。...通过以上步骤后得到的抽取结果具有一定的局部信息局限性，即无法捕捉到信息网中元素之间的全局依赖关系。...从实验结果发现，本文所提出的新框架新模型远远超出其他baseline，作者想到了可能与预训练模型有关，所以又补充了一个采用“random参数的bert” 和 “不采用bert而采用LSTM进行编码”的实验
今天老肥和大家分享一个和通信相关的人工智能比赛，有不少朋友在这个赛题上遇到了很多问题，导致无法正常提交或者无法得到有效的分数，我搜集了一些与赛题相关的论文资料，并会给出目前排名前十的Baseline方案...基于AI的信号检测、信道估计、反馈机制的探索可以对于上述问题带来全新的思考维度，例如借助神经网络的非线性还原优势，最大程度地在基站侧还原UE实际信道特征，并有效利用上述全信道特征后，可期望在物理层新的突破...任务 本赛题考虑利用AI的信息压缩性能，将全信道信息作为待压缩信息进行处理，并在接收端做信息恢复，以供基站调整相应参数，做出最佳数据调度方案。...简单来说，要求我们设计一组自编码器，包括Encoder和Decoder，前者进行信息压缩，后者进行信息恢复。...我们可以设计更宽更深的网络来获得更低的反馈比特数是可行的方案，也可以更改优化器的优化策略，设计不同的训练方案，前沿的论文也给了我们很多思路来设计自编码器。
最近做一个新项目接触到和微信网页授权有关的两方面的内容： 1. 分享链接， 自定义标题、描述、分享图片。 2. 网页授权获取用户的信息。...第一个接口已经完成了，是直接调用其他人写好的现成的接口，而我们服务端只是做了一个透传，数据给到前端，其实目的就达到了。但是，调用的过程中会有很多疑问，比如接口是如何封装的？封装了哪些信息？...他提供了很多功能，我们这里使用的是分享功能，分享到微信，朋友圈。...分享出去就是一个url的地址。这种方式可以有更好地用户体验， 也更好的吸引用户的眼球。 2. 网页授权获取用户的信息。...2） 显示授权： scope值设置为snsapi_userinfo, 可以获取用户openid，以及用户的基本信息， 需要用户手动同意。
本文我要分享的是我的一个$3000美金Facebook漏洞发现过程。...企业为特定产品建立一个迷你网站，网站内容包括幻灯片、图文信息和视频等。而移动端用户可以在不离开Facebook的前提下，通过简单的点击、滑动等操作来实现交流互动。 ?...，它应该就是我上传保存的那个视频信息id了。...于是，我在虚拟机中登录了我的另一个Facebook CANVAS测试账号，我通过post方式上传了一个视频，然后抓包发现了这个对应的视频信息id号-video_id。...请求响应过程完成之后，我刷新了页面，并点击了预览选项，想看看能否浏览到我Workplace账号上发送的这条视频信息，遗憾的是我不能浏览这条视频内容，但是，我却发现了一个如下有意思的事情： ?
相关文章： 1.快递单中抽取关键信息【一】----基于BiGRU+CR+预训练的词向量优化 2.快递单信息抽取【二】基于ERNIE1.0至ErnieGram + CRF预训练模型 3.快递单信息抽取...【三】–五条标注数据提高准确率，仅需五条标注样本，快速完成快递单信息任务 1）PaddleNLP通用信息抽取技术UIE【一】产业应用实例：信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。...背景介绍 A.1 快递单信息抽取任务 如何从物流信息中抽取想要的关键信息呢？我们首先要定义好需要抽取哪些字段。...输入文本词典word.dic 对输入文本中特殊字符进行转换的词典q2b.dic 标记标签的词典tag.dic 这里我们提供一份已标注的快递单关键信息数据集。训练使用的数据也可以由大家自己组织数据。...尚汉生', 'P') ('台湾台中市', 'A1')('北区北', 'A3')('区锦新街18号', 'A4')('18511226708', 'T')('蓟丽', 'P') PART D 优化进阶-使用预训练的词向量优化模型效果
关注文章公众号 回复"SFFAI24"获取PPT资料 视频资料可点击下方阅读原文在线观看 导读 ---- 本次分享将主要关注OpenAI在自然语言处理领域的两个预训练的工作GPT和GPT-2.0....具体的在自然语言处理中利用语言模型进行预训练的形式化如图2所示。语言模型的任务是根据上下文的信息来预测后续将要出现的字符或单词的概率。...双向的语言模型则是根据历史信息和未来信息，共同作为条件来预测当前词的概率分布，从形式上来看，双向语言模型的定义非常类似“完形填空”的任务。...其中ELMo和Bert的区别在于，ELMo的建模是利用前向语言模型和后向语言模型，两个模型的拼接来实现双向语言模型，而Bert是直接将历史信息和未来信息共同作为条件输入来对当前词的分布进行预测。...GPT则是只利用历史信息来预测接下来将要生成的词。所以GPT的作者在论文题目中称他们的工作为“Generative Pre-Training” – 生成式预训练。
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结论二：无监督的预训练模型主要迁移了低层和中层的特征，而非高层语义 无监督在线性分类任务上取得了不错的性能，似乎印证了无监督学习也学习到了高层次的语义信息，但该文通过实验质疑了这个结论。...相反，当预训练数据集和下游数据集的底层信息不同时，比如利用游戏合成的驾驶场景数据集，性能有一定程度的下降。因此验证 MoCo 主要迁移了 low-level 和 mid-level 的特征表示。 ?...结论三：预训练和下游任务的问题对齐决定了迁移效果 为了进一步解释为何无监督预训练在目标检测上效果更好，作者又做了如下实验： （1）通过分析检测错误（false positive）， 无监督预训练能得到更准确的位置信息...一种改进的有监督预训练办法 大量的标注数据包含了丰富的语义信息，应该对下游任务有所帮助。...但传统的有监督预训练是通过减小 intra-class variation 进行学习的，模型会更多关注对特定类有识别力（discriminative）的区域，从而忽略了其他可能包含有用信息的区域。
前言 大家好，在我的上一篇文章中，我分享了Chrome浏览器中存在的一个Facebook用户信息泄露漏洞，此后，在接下来的研究中，我又发现了另外一个关于Facebook的漏洞，利用该漏洞，可允许其它网站提取出...Facebook受害者用户和其好友的个人隐私信息。...通过操纵Facebook的图谱搜索（Facebook’s Graph Search）功能，我们可以构造一些反映Facebook受害者用户的个人隐私信息搜索请求。...页面，引诱受害者用户执行搜索，返回我们想要收集的信息，这样就可以间接对其个人隐私的窃取。...总结 简而言之，该漏洞暴露了Facebook受害者用户及其朋友的兴趣和活动相关信息，即使Facebook受害者用户在其隐私设置中，设置此类信息只有自己或朋友可见，这种攻击仍然有效。
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