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LLM，也称为转换器或自回归语言模型编码器/解码器网络，在过去十年中在自然语言处理领域取得了重大进展。最显著的发展包括神经机器翻译模型，它在各种文本类型和任务上都胜过人类翻译。此外，大型 LLM 在许多自然语言处理 (NLP) 应用中越来越常见。尽管它们的性能令人印象深刻，但即使在中等规模上训练这些模型仍然需要大量计算。这种限制可能部分归因于此类 LLM 所需的参数数量非常大——每个编码器和解码器需要比同等较小模型多数百或数千个神经元。此外，训练需要大量数据。为了解决这些限制，已经提出了几种策略来微调（即预处理）
总统玛丽莎·斯特林
成为工程师的灵感通常是从儿童引擎盖开始的。对于这10个女性航空航天工程师来说，我们在本期中进行了分析（“加拿大航空航天行业的10名领先女性工程师”，第29页），这是对数学和科学的早期兴趣，对学习工作方式或启发她们的家庭成员的自然好奇心。尽管这些妇女当时可能没有其他女性工程师，但她们都有决心和恐惧地追随自己的梦想。现在，他们是该领域的领导者，为NASA航天飞机计划中使用的著名加拿大货币提供了诸如项目；罗莎·林德·富兰克林（Rosa Lind Franklin）（EXOMARS）ROVER，将用于2022年的火星任务； Bombardier Global 7500商业飞机，世界上最大，最长的商务飞机；和加拿大武装部队的军用飞机。我很喜欢阅读和分享直接在现场工作的工程师的个人故事，这些故事由于其工作的迷人性而分开。
海牙，2018 年 6 月 14 日 MARISA 工具包
任务规划：通过向最终用户提供基于 MARISA 数据源和信息计算出的资产最佳部署图，最终用户将能够以图形方式评估在关注区域内自动进行的最佳航线船舶规划，同时考虑到极端海况预测威胁
