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Facebook开源深度学习推荐模型DLRM深度解析

本文介绍一种通用的模型结构 DLRM。

本文介绍了阿里 RTP 平台在异构资源解耦方面的探索与实践,详细探讨了 DLRM 模型的特点、部署挑战以及资源分配与利用效率问题,并分享了在 NSDI25 上发表的相关研究成果。

机器学习(ML)模型的实际训练速度,已经成为决定前所未有的新产品能否实现、服务与研究突破能否达成的关键性因素,自然也成为研究与工程团队最关注的一项核心指标。

百度智能云已建立起国内最繁荣的AI原生产业生态。在10月17日举行的百度世界2023上,百度智能云宣布,百度智能云千帆大模型服务平台已服务17000多家客户,覆盖近500个场景。

一篇带你遍览2021 Google开发者大会

AI 计算力的指数增长意味着,为了解决越来越复杂的用例,即使是 1000 倍的计算性能增长也很容易被消耗。因此,需要通过软件生态系统的助力,才能达到更好的性能。我们相信,构建 AI 软件生态系统,是将人工智能和数据科学项目推向生产的关键。

现在都是大数据时代了,面对海量数据的这种场景一直在不断地演进一些新的适应的硬件、一些新的软件架构。
作者:京东零售 杨培军
作者:京东零售 杨培军
过去一年间,生成式推荐取得了长足的实质性进展,特别是在凭借大型语言模型强大的序列建模与推理能力提升整体推荐性能方面。基于LLM(Large Language Models, LLMs)的生成式推荐(Generative Recommendations, GRs)正逐步形成一种区别于判别式推荐的新范式

针对现代推荐系统的种种痛点,OneFlow 团队推出了一款高性能、可扩展、灵活度高的推荐系统组件 OneEmbedding。它的使用方式和通用深度学习框架一样简单,性能却远超通用框架,甚至超过了 NVIDIA HugeCTR 这样为推荐场景定制开发的系统。

百度商业技术团队释出生成式排序框架——GRAB(Generative Ranking for Ads at Baidu)技术细节论文
数字化时代,数据是新的生产资料,算力是新的生产力。很多朋友好奇,算力究竟从哪里来?一个重要的答案就是服务器。
英特尔产品在全新MLCommons AI推理性能测试中尽显优势

本文将结合Meta、Netflix和Pinterest等公司的实例介绍一种构建推荐系统的主流模式。NVIDIA Merlin团队认为,这种模式是构建端到端推荐系统的核心,并希望通过介绍这种模式,帮助你理解推荐系统(而不仅仅是推荐模型)如何应用在实际生产中。


稀疏 CTR 模型是用于预测点击率的一类深度学习模型的统称。通过处理高维稀疏特征数据实现高效的广告点击率预测,准确的 CTR 预测可以更好地进行广告投放决策,提升广告投放效果。在稀疏 CTR 模型场景下,通常使用大量高维稀疏特征,这类 Embedding 矩阵造成了