Soup-of-Experts: Pretraining Specialist Models via Parameters Averaging
大规模模型经常在不同的数据源的混合物上进行培训。不同的数据混合物产生了非常不同的下游性能。我们提出了一种新型架构，可以为每个数据混合物实例化一个模型，而不必重新培训模型，而不必重新培训该模型，而不必构成一系列专家的构造，这些构造是一种可实用的组合型组合。直方图。要训练此体系结构，我们采样了随机直方图，实例化相应的模型，然后通过一批数据进行反向处理…
Build a domain‐aware data preprocessing pipeline: A multi‐agent collaboration approach
在这篇文章中，我们介绍了使用亚马逊基德岩处理非结构化保险数据的多代理协作管道，其中包含用于分类，转换和元数据提取的专业代理。我们演示了这种域感知方法如何将索赔文档，视频和音频文件（例如元数据的输出）等多样化的数据格式转换为实现欺诈检测，客户360度视图和高级分析的输出。
TiC-LM: A Web-Scale Benchmark for Time-Continual LLM Pretraining
在Neurips 2024的终身基础模型（SCLLFM）讲习班的可伸缩持续学习中接受了本文。LARGE语言模型（LLMS）受过历史网络数据的培训不可避免地会过时。随着新数据的可用，我们调查了LLMS的评估策略和更新方法。我们引入了一个网络尺度数据集，以用于从114个常见爬网（CC）垃圾场得出的LLMS的时间预处理 - 比以前的持续语言建模基准测试的数量级。我们还设计了一般CC数据和特定域的时间分层评估……
10 Essential Pandas Commands for Data Preprocessing
查看这份初学者指南，了解如何使用 Python 高效地清理和准备数据。
Data Leakage in Preprocessing, Explained: A Visual Guide with Code Examples
数据预处理预处理管道泄漏的 10 种隐秘方式在我教授机器学习的经验中，学生经常会遇到同样的问题：“我的模型表现很好——准确率超过 90%！但是当我将其提交给隐藏数据集进行测试时，它现在不那么好了。哪里出了问题？”这种情况几乎总是指向数据泄漏。当测试数据中的信息在数据准备步骤中潜入（或泄漏）到您的训练数据中时，就会发生数据泄漏。这通常发生在常规数据处理任务中，而您没有注意到。当发生这种情况时，模型会从它不应该看到的测试数据中学习，从而使测试结果具有误导性。让我们看看常见的预处理步骤，看看数据泄漏时究竟会发生什么——希望您可以在自己的项目中避免这些“管道问题”。所有视觉效果：作者使用 Canva
Exploring NLP Preprocessing Techniques: Stopwords, Bag of Words, and Word Cloud
自然语言处理 (NLP) 是一个迷人的领域，它弥合了人类交流与机器理解之间的鸿沟。NLP 的基本步骤之一是文本预处理，即将原始文本数据转换为可被算法有效分析和利用的格式。在本博客中，我们将深入探讨三种基本的 NLP 预处理技术：停用词删除、词袋和词云生成。我们将探索每种技术是什么、为什么使用它以及如何使用 Python 实现它。让我们开始吧！停用词删除：过滤掉噪音什么是停用词？停用词是常见的词，它们几乎没有什么有意义的信息，通常在预处理过程中从文本数据中删除。例子包括“the”、“is”、“in”、“and”等等。删除停用词有助于将注意力集中在对文本含义有贡献的更重要的词上。为什么要删除停用词
How to Use the Hugging Face Tokenizers Library to Preprocess Text Data
文本预处理是 NLP 中的重要步骤。让我们学习如何使用 Hugging Face Tokenizers 库来预处理文本数据。
Big Medical Image Preprocessing With Apache Beam | A Step-by-Step Guide
本文将引导您了解如何使用 Apache Beam 高效处理大型医学图像 — 我们将使用一个具体示例来探索以下内容：- 如何在 ML/AI 中使用大型图像- 用于处理上述图像的不同库- 如何创建高效的并行处理管道准备好进行一些严肃的知识共享了吗？文章使用 Apache Beam 进行大型医学图像预处理 | 分步指南由 DLabs.AI 服务。
Pre-processing layers in keras: What they are and how to use them
对于 keras，最近的两个版本带来了重要的新功能，包括底层基础设施和工作流程增强。这篇文章重点介绍后一类的一个杰出示例：旨在帮助完成预处理、数据增强和特征工程任务的新型层系列。
Introduction to 3D medical imaging for machine learning: preprocessing and augmentations
了解如何应用 3D 变换进行医学图像预处理和增强，以设置您的出色深度学习管道
Data preprocessing for deep learning: How to build an efficient big data pipeline
如何使用 ETL 模式和函数式编程在 Tensorflow 中开发高性能输入管道
And now I get to be disappointed about remote ischemic preconditioning
几个月前，我对远程缺血性预处理感到非常兴奋：要点是，在心脏手术中，有急性肾脏损伤的巨大风险。多达30％的患者结束了它，我们对此无能为力。但是，人们越来越相信“远程缺血性预处理”可能会有所帮助。 […]帖子，现在我对远程缺血预处理感到失望，首先出现在偶然的经济学家上。
FastVLM: Efficient Vision Encoding for Vision Language Models
视觉语言模型（VLMS）可与文本输入一起视觉理解。它们通常是通过将视觉令牌从验证的视觉编码传递到预处理的大型语言模型（LLM）通过投影层来构建的。通过利用视觉编码器的丰富视觉表示以及LLM的世界知识和推理能力，VLM可用于广泛的应用程序，包括可访问性助手，UI导航，机器人技术和GAMING.VLM精度通常可以通过更高的输入图像解决，可以在精确的情况下提高精确折磨，> vlm的精度可以提高。
Language Models Improve When Pretraining Data Matches Target Tasks
每个数据选择方法本质上都有一个目标。实际上，这些目标通常通过基准驱动的迭代隐式出现：研究人员制定了选择策略，火车模型，测量基准的性能，然后相应地完善。这提出了一个自然的问题：当我们明确地进行优化时会发生什么？为了探讨这一点，我们提出了以基准为目标的排名（BETR），这是一种基于与基准培训示例的相似性选择预训练文档的简单方法。 betr嵌入基准示例和在共享空间中的预处理文件样本，分数……
有效地代表多模式大语言模型（MLLM）的3D场景至关重要但具有挑战性。现有方法通常仅依赖2D图像特征，并使用多样化的令牌化方法。这项工作对3D代币结构进行了严格的研究，并系统地比较了基于视频和基于点的表示，同时保持一致的模型骨干和参数。我们提出了一种新颖的方法，该方法通过结合奏鸣曲预处理的点变压器V3编码器的3D点云特征来丰富视觉令牌。我们的实验表明合并明确的…
Air Canada Inaugurates Flights to Prague
蒙特利尔，2025年6月7日/ cnw/ - 昨天晚上加拿大航空公司的最新国际航班摘要，并已抵达捷克共和国的in Inprague。执行副总裁兼首席商务兼货物总裁Galardo说：“我们很高兴能返回我们的新固定式预处理Toprague。” “我们的航班连接两个国家，促进旅行，旅游和贸易。[…]
dMel: Speech Tokenization Made Simple
大型语言模型通过利用自我监督的大量文本数据预处理来彻底改变了自然语言处理。受到这一成功的启发，研究人员研究了复杂的语音令牌化方法，以离散连续的语音信号，以便将语言建模技术应用于语音数据。但是，现有方法要么模型语义（内容）令牌，可能会丢失声学信息或模型声音令牌，从而冒着语义（内容）信息丢失的风险。拥有多种令牌类型也使体系结构复杂化，并且需要……
