華勤的薪資是我感覺不錯的,雖有加班,但福利夠好隨便答一下我不是無錫的是東莞的整間公司加班文化嚴重末尾淘汰上級對下級季度考核部門之間投訴舉報身心俱疲那種壓力是每天睜眼工作閉眼睡覺加班平均40-60小時如果加班在部門裡面排倒數是要被叫去談話看是
5、能夠針對攝像頭的攝像效果進行最佳化,有上市產品攝像頭效果除錯經驗優先這個要求算比較高的,要求對手機camera的tuning、driver和HAL層都比較熟悉
在跨任務遷移中,論文發現相似任務的Soft Prompt可以進行零樣本學習,並在全量資料下提升效果,並且加快收斂速度(緩解Prompt Tuning收斂慢的問題)
注意,soft prompts使用時freeze住model的引數,而只訓練soft prompt vectors,這種正規化在使用一些大的pretrain models,比如GPT-3,難以finetune整個model時,非常好用
避免了人工構建離散的template,而讓模型可以自動學習continuous embedding只對Prompt部分的引數進行訓練,而語言模型的引數固定不變使用BiLSTM+MLP本質上也是類似prefix-tuning中的重引數化作用將
1 Effect of Pre-training Tasks我們透過評估兩項預訓練目標,證明了BERT的深度雙向性,評估過程中使用了和完全相同的預訓練資料,fine tuning策略和超引數:No NSP: 一個雙向模型,採用MLM但是不採
以8bit資料為例,單個pixel的有效值是0~255,但是實際AD晶片(模數轉換晶片)的精度可能無法將電壓值很小的一部分轉換出來,因此,sensor廠家一般會在AD的輸入之前加上一個固定的偏移量,使輸出的pixel value在5(非固定
簡單的總結本文介紹了P-tuning,它是一種模版的自動構建方法,而透過模版我們可以從語言模型中抽取知識,完成零樣本、小樣本等學習任務,並且效果往往還更好
所以一般驅動工程師懂得範圍比較多,同時因為長期和 camera tuning工程師進行合作,一般情況下理解會更透徹,基本上都具備一些光學理論和知識,可以轉行 camera tuning很容易
要拍攝的照片具有卓越的顏色還原,當然除了有先進的AWB,LSC,CC演算法等(某些額外更高階補償如skin detection,color tone adption等等), 更重要的是你需要先有個堅實的基礎, 而這個堅實的基礎就包括:極致
第五部分:預訓練模型與小樣本語言理解之間的關聯P-tuning: 一個相當異常的現象,P-tuning對GPT增益極高,Fine-tuning則不然
這種新正規化我們稱之為Ranking and Tuning,它從兩個方面雙管齊下,提高預訓練模型庫利用率:Ranking部分對全部預訓練模型進行排序,能夠篩選出可能適合當前任務、但是名氣不大的模型,從而使得下載量低的模型也能有被利用的機會
隨機初始化導致低效能和高方差,使用任務相關的詞來初始化更好點:例如“摘要”和“表格到文字”相比adapter tuning,prefix tuning引數更少,但是效果更好,原因可能是儘量保證預訓練LM的完整性總結template desi