模型

LIT还支持局部解释，包括显著图、注意力机制、模型预测的丰富可视化，以及包括度量、嵌入空间和灵活切片在内的聚合分析。

Masked语言建模是一个“完型填空”任务，该模型预测可以完成一个句子中的不同单词。

对此，研究者利用强化学习中的好奇心驱动，额外给模型加了一个“批评家”（critic）网络，它会利用数据分布中随机提取的有效样本，来褒贬模型的结果。

尽管LIT是一个新的工具，但我们已经看到它对于模型理解的价值。

尽管最近在模型理解和评估方面的工作大量涌现，但是并没有可视化或可解释性的工具可供分析。

如清华大学孙茂松、刘知远团队和李涓子、唐杰团队提出了知识指导的预训练模型ERNIE和KEPLER，循环智能杨植麟团队提出了性能显著优于BERT的XLNet模型，清华大学朱小燕和黄民烈团队提出了面向情感分析的预训练模型SentiLARE，融合常识知识的预训练语言生成模型StoryGPT，面向中文对话生成的CDial-GPT模型，等等。

清源CPM计划将积极配备算力、数据和人力，注重开展原创研究，尽早实现与国际顶尖机构在超大规模预训练模型技术方面并跑，提升中文自然语言的深度理解和生成能力。

清源CPM计划是以中文为核心的大规模预训练模型。

研究团队将在智源研究院大规模算力平台的支持下，开展以中文为核心的超大规模预训练模型研究，包括跨语言学习、文本生成、知识融合、模型并行和压缩等前沿课题，并将相关模型及时通过智源社区开源共享。

使用基础API，我们可以随心所欲的搭建自己的深度学习模型，不会受到任何限制；

除了自定义模型结构外，飞桨框架还「贴心」的内置了许多模型，真正的一行代码实现深度学习模型。

比如，自从进入电镜时代，看到一堆黑白灰的密度，如果其中某些部分没有同源结构，通过软件预测一个大致的结构模型，放到密度图里面做框架，再根据实验数据调整，已经是个常规操作。

这是因为，AlphaFold2模型的创新性非常高，其中结合的2Dtransformer和3Dequivarianttransformer都是AI领域的前沿技术，模型的训练难度很大。

于是，人们提出了开发专用量子计算机---量子模拟器---构建晶格规范场模型，在实验中通过对模拟器的各种参数的精准调控制备目标量子物态，并用量子气体显微镜成像等手段，观测所模拟的量子物态的相变、量子关联等性质，获得待研究规范场模型的各种物理性质。

“在国际上，有不少研究人员用超冷原子、囚禁离子等体系对规范场模型的基本单元进行了初步的量子模拟研究。

中国科技大学教授苑震生表示，未来研究团队将进一步使用量子模拟的方法研究具有其他群对称性的、更高空间维度的规范场模型，并可推广到远离平衡态的规范场系统，研究真空衰变、与拓扑角度相关的动力学过程等重要物理难题。

于是，人们提出了开发一种被称为量子模拟器的专用量子计算机，来构建晶格规范场模型，在实验中通过对模拟器各种参数的精准调控来制备目标量子物态，并用量子气体显微镜成像等手段，观测所模拟的量子物态的相变、量子关联等性质，获得待研究规范场模型的各种物理性质。

为了解决以往的量子模拟器中相干调控的粒子数太少和无法同时产生规范场、物质场的两个主要问题，中国科大的研究团队开发了独特的自旋依赖超晶格、显微镜吸收成像、粒子数分辨探测等量子调控和测量技术，在超冷原子量子模拟器中首先实现了对z2规范对称性的规范场模型单元哈密顿量的研究；

国际上，马普量子光学所、苏黎世联邦理工学院、哈佛大学、中国科大、因斯布鲁克大学等机构的研究人员用超冷原子、囚禁离子等体系对规范场模型的基本单元进行了初步的量子模拟研究。

在上述相关工作基础上，该团队将进一步使用量子模拟的方法研究具有其他群对称性的、更高空间维度的规范场模型，并可推广到远离平衡态的规范场系统，研究真空衰变、与拓扑角度相关的动力学过程等重要物理难题。

苑震生透露，在此次科研突破成果相关工作基础上，中国科大团队后续将进一步使用量子模拟的方法研究具有其他群对称性的、更高空间维度的规范场模型，并可推广到远离平衡态的规范场系统，研究真空衰变、与拓扑角度相关的动力学过程等重要物理难题。

于是，人们提出开发专用量子计算机——量子模拟器——构建晶格规范场模型，在实验中通过对模拟器的各种参数的精准调控制备目标量子物态，并用量子气体显微镜成像等手段，观测所模拟的量子物态的相变、量子关联等性质，获得待研究规范场模型的各种物理性质。

GPT-3能胜任的常识性问答，CPM预训练模型一样可以应对：

与已有的中文预训练模型相比，本次发布的清源CPM大规模预训练模型具有以下特点：

为了更直观地展示清源CPM预训练模型的效果，官方提供了一些文本生成的Demo。

智源和清华本次发布的大规模预训练模型，难以在单块GPU上运行，因此需要将模型在多个GPU之间分配参数，进行并行化训练。

2.2用户模型（UserModel）

具体的，用户模型从用户点击的新闻文章中学习用户表现，同时考虑用户的长期和短期兴趣。

在Fed-NewsRec框架中，使用一个中央服务器来维护新闻推荐模型，并通过来自大量用户的模型梯度对其进行更新。

用户模型将GRU网络应用于用户最近的行为，以得到短期用户兴趣建模。

用户模型用于学习用户表示以模拟他们的个人兴趣。

用户模型结构

Fed-NewsRec是专门为新闻推荐构建的方法，其中使用的新闻模型、用户模型都仅限于该领域。

每个特定于用户的模型X（用户因子矩阵）保留在本地客户端中，并使用本地用户数据和来自中央服务器的Y在客户端上更新。

今年，OpenAI推出的自然语言模型GPT-3引起了巨大的轰动。

最近，北京智源人工智能研究院和清华大学研究团队，合作开展了一项大规模预训练模型开源计划——清源CPM(ChinesePretrainedModels)。

预训练模型能否在视觉任务上复刻在自然语言任务中的成功？

为了更好地说明为什么要用Transformer，研究者还设计了一个基于CNN的预训练模型作为对照，并在DIV2K数据集2倍超分辨率的任务上探索了不同预训练数据量对模型性能的影响。

在表4中，对于噪声强度为10和70的设定下（预训练为20和50），IPT模型依旧展现出巨大的优势，展示了预训练模型良好的泛化性。

每个具体任务所采用的IPT模型均为同一个预训练模型在特定任务上微调得到的。

结果显示，经过预训练的模型只需要做一些简单微调即可适用于多种下游任务。

随后研究者进一步测试了预训练模型的泛化性能。

这种类型的分析可以为改进模型性能的下一步提供信息，例如应用MinDiff来减轻系统偏差。

例如给出一只兔子的照片，在进行自监督训练后，相比于真实照片，模型基本还原出了兔子的形状和颜色。

LIT就是一个用于理解NLP模型的交互式平台，它基于What-If工具的缺点进行改进，功能大大扩展，涵盖了大范围的NLP任务，包括序列生成、跨度标记、分类和回归，以及可定制和可扩展的可视化和模型分析。

新华社悉尼12月4日电（记者陈宇）澳大利亚研究人员在超级计算机帮助下创建的电子-分子碰撞模型数据库被国际热核聚变实验堆（ITER）采用，为ITER开发控制核聚变的关键诊断工具提供了帮助

谷歌最近也表示，在其即将推出的第四代TPU上，矩阵乘法(矩阵通常被用来表示输入人工智能模型的信息)运算速度将是第三代TPU的两倍以上，同时受益于互连技术的进步，它还提供了一个显著增强的内存带宽。