介绍 工程研究生入学考试（GATE）是印度的一个入学考试，用于攻读研究生。这个考试主要测试工程和科学的本科学科的综合理解能力。如果你准备参加由IISc Bangalore推出的2024年GATE数据科学和人工智能考试，那么你来对地方了。本文是一个宝库 – 学习资料、讲义以及标准教材 – 它们将成为你在这个新颖而激动人心的GATE科目中的指南。 你准备的主要科目包括概率和统计、线性代数、机器学习、人工智能等等。这些不仅仅是任何学科，它们是数据科学和人工智能巨大建筑的支柱。我即将介绍的资源来源于IISc Bangalore的教授们的经典之作，都经过了检验和推荐。 概率和统计：机会和数据的游戏 在概率和统计方面，要准备迎接挑战。这个科目在GATE数据科学和人工智能考试中占有重要的分量，相比计算机科学与工程专业的课程，涵盖了更多的主题。要战胜这个强大的科目，你需要准备适合的参考书籍。我建议首先学习 Sheldon Ross 的《概率课程入门》，这是本本科学生必备的教材。一旦你掌握了基础，可以继续学习同一作者的《概率模型入门》。 对于那些渴望更进一步的知识的人，可以深入学习 S.C. Port 和 C.J. Stone 的《概率论入门》，然后是《随机过程入门》。这些书将带你深入了解随机建模和理论概率。 在讲座视频方面，MIT在概率和统计方面的课程无与伦比。无论你喜欢综合性的旧播放列表还是新的分支主题视频，他们都可以满足你的需求。别忘了检查probabilitycourse.com，那里有大量与GATE课程内容完美契合的例子和练习。 线性代数：数据科学的基石 线性代数是另一个需要重视的科目。GATE课程中新增了向量空间和奇异值分解等新主题，你不能浮于表面。要打好基础，你可以通过MIT的YouTube频道观看 Gilbert…
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在最新的进展中，DeepSeek LLM在语言模型领域崭露头角，拥有令人印象深刻的670亿个参数。DeepSeek LLM在庞大的英语和中文数据集上经过精心训练，并通过开源其7B/67B基础版和7B/67B聊天版，为研究合作设定了新标准。本文深入探讨了该模型在各个领域的卓越能力，并评估了其在复杂评估中的表现。 卓越的通用能力 DeepSeek LLM 67B基础版已通过在推理、编码、数学和中文理解等关键领域中胜过Llama2 70B基础版证明了其实力。该模型的实力延伸到多个领域，标志着语言模型演进的重要飞跃。 精通编码和数学 DeepSeek LLM 67B聊天版在编码方面表现出色，其HumanEval Pass@1得分为73.78。该模型在数学能力方面也表现卓越，GSM8K 0-shot得分为84.1，Math 0-shot得分为32.6。值得注意的是，它在具有挑战性的匈牙利国家中学考试中获得了惊人的65分，彰显出出色的泛化能力。 中文语言掌握能力 在与GPT-3.5的中文语言能力对比中，DeepSeek LLM 67B聊天版成为中文语言掌握能力的领先者。评估结果凸显了该模型的优势，标志着自然语言处理的重大进展。 评估见解 为了公正评估DeepSeek LLM 67B聊天版，开发者提供了新的问题集，减少了数据污染，并考虑到特定的测试集。匈牙利国家中学考试成为评估该模型数学能力的试金石，揭示了该模型在解决复杂问题方面的实力。 此外，谷歌于2023年11月15日发布的“指令遵循评估数据集”为评估DeepSeek LLM…
Leave a Comment大型语言模型（LLMs）近几个月来引起了大量关注。这些模型通过回答相关问题、生成精确内容、翻译语言、总结长文本段落以及完成代码示例等方式模仿人类。LLMs正在迅速发展，定期推出强大的模型，展示出在代码生成任务中出色的性能。研究人员已经探索了几种技术，包括有监督的微调、指导微调、强化学习等，以提高预训练代码LLMs生成代码的能力。 最近的一项研究中，来自华为云有限公司、中国科学院和北京大学的研究人员团队引入了一种名为RRTF（Rank Responses to align Test&Teacher Feedback）的独特框架，成功而高效地增强了预训练大型语言模型的代码生成能力。RRTF框架旨在提高代码LLMs在代码生成活动中的性能，它使用自然语言LLM对齐技术和评级反馈而不是绝对奖励值。 从人类反馈中进行强化学习的方法，例如使用排名响应作为反馈而不是绝对奖励值的InstructGPT或ChatGPT等模型，为这种新颖方法提供了灵感，该方法将自然语言LLM对齐技术应用于代码LLMs。通过应用RRTF框架，该团队还引入了PanGu-Coder2模型，在OpenAI HumanEval基准测试中，该模型以出色的62.20%的一等通过率位居第一位。 通过在StarCoder 15B上使用该方法，该团队超越了PanGu-Coder并取得了所有记录的代码LLMs中最佳性能，证明了RRTF的实用性。对HumanEval、CoderEval和LeetCode三个基准的全面分析表明，代码LLMs在代码创作任务中可能能够超越相同或更大规模的自然语言模型。该研究还强调了高质量数据在提高模型遵循指令和编写代码能力方面的价值。 该团队总结了以下贡献： 引入了RRTF优化模式，该模式具有许多优点，使其成为一个与模型无关、简单直观和高效的方法。 引入了PanGu-Coder2模型，PanGu-Coder2的性能大幅超越原始模型约30%。HumanEval、CoderEval和LeetCode是一些展示这一显著速度提升的基准。 PanGu-Coder2在代码生成方面超越了所有先前发布的代码LLMs，取得了新的最先进成就。 该团队讨论了他们在构建用于代码生成的良好训练数据方面的想法和实践知识。 使用RRTF框架训练了PanGu-Coder2模型，并提供了有关该过程的有益见解。 除了提高代码生成效率，该团队还提出了PanGu-Coder2使用的优化方法，以保证快速推理。这一领域的发现有助于创建现实部署方案，因为高效的推理对于实际应用至关重要。
Leave a Comment我的工作日可能会有所不同，这取决于项目的哪个阶段假设我们想要为产品添加一个功能 – 我的任务可能包括设计解决方案并与团队合作找到最佳方案，部署新功能到生产环境并进行维护在此过程中，我会与利益相关者沟通变更，编写文档，编码和测试解决方案，构建分析仪表板，清理旧代码和修复错误
Leave a Comment当你在社交媒体上被人们在三个月内自学数据科学的故事所淹没时，自学数据科学似乎是一件遥不可及的事情
Leave a Comment@北京塞冬：对缺钱又聪明的头脑做任何限制都是徒劳的… 如果不让他们学好赚钱的专业，他们也会把赚钱专业的套路用在日常研究上，毕了业立马转行。 顶级名校的数学物理就不用说了，天生好转型，北大数学学院只有18%的本科生学基础数学方向。 哪怕土木、水利、电力这些传统工科，也是大把大把深度学习相关论文，毕业不是去互联网就是基金行研、银行、地产，再不济选调回老家省会公务员。 今年招的一位实习生，top2基础专业本科 + 博士，成绩长期年级前5，到26岁“幡然醒悟”，开始leetcode刷题 + 自学深度学习，只花了一年多时间，就成为面试之王，各种题轻松过，代表性论文滚瓜烂熟，还把深度学习应用在本专业水了不错的论文。毕业后拿个起薪30-50万甚至更高的offer，30岁时package百万+是大概率的。 很多人都说计算机太卷，确实不假，每年门槛都在快速提升，但也看跟谁比，看怎么比，不能田忌赛马。 同样资质的两个缺钱而又聪明的孩子，一个走基础学科路线，名校本科 + 美国名校博士 + 几篇代表性顶级论文，30岁回国当青椒，为了能拿到永久教职每天肝到半夜。 同样的学历，同样的努力，中国名校计算机本科，美国名校计算机博士，几篇代表性顶级论文，毕业后和基础学科青椒一样每天肝到半夜，到30岁出头回国的话，对标阿里p8乃至p9问题不大，package比高校多一个数量级。 就算退一步，这个人也同样可以到高校当老师，且选择范围一定比基础学科的那位更好——因为计算机领域愿意在公司赚钱的更多，回高校竞争比生化环材竞争压力小。 就算是当大学老师，计算机的横向经费，赚钱路子，能掌握的社会资源、工业届资源，也比生化环材多。 就算不去互联网也不当大学老师，名校计算机学生选择国企、北京或者老家事业单位、公务员的坑位也比大部分基础学科强得多，是个单位都要计算机而少有单位需要生化环材。 就不说顶级名校顶级学生了，说个普通例子。老家一位阿姨的孩子，普通211计算机毕业，选工作时在贵阳体制内和北京互联网小公司之间犹豫。 这个孩子不想回老家，我建议他还是选小互联网公司，因为大互联网公司的社招门槛比校招低很多。现在刚过一年，这孩子就进了大厂的边缘岗位，也就23岁。 没有家庭背景，普通211，基础学科的23岁学生，能否进入北京非互联网大厂、大机构、大单位的边缘岗位？ 不要说“吃青春饭”，那些卷得更厉害的基础专业，既要你名校顶级论文，还要你年轻，35岁以下，给你的照样是不稳定需要肝半夜的职位，拿的钱比同等辛苦同等资历的互联网人少一个数量级。 都是简单的经济学原理——需求非常少、凝固的行业，一定比高速发展的行业更卷。 相信市场，认清自己的短板和长处，了解父母爹妈能给你带来什么不能给你什么，明确自己需要什么，理性选择人生道路。
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