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《车型》2017款 沃尔沃XC60 T5 AWD 智进升级版
《官价》39.89万
《我的售价》15.3W[并不简单][并不简单][并不简单]
《上牌》2017年9月
《排量》2.0T
《里程》13.2万公里
《配置》全时四驱，胎压监测，主动刹车系统，定速巡航，全景天窗，后桥差速锁，座椅加热，蓝牙，自动空调等等奢华配置

【#零样本能力最强的语言模型结构#】谷歌&HuggingFace：一招让预训练提速 9 倍！
19 年 T5 通过“调参”发现，设计预训练模型时，Encoder-Decoder 的模型结构 + MLM 任务，在下游任务 finetune 效果是最好的。可是在 2202 年的当下，主流的大模型用的都是仅 decoder 的模型结构设计，比如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 PaLM、Deepmind 的 Chinchilla等等。这是为什么？难道这些大模型设计都有问题？
今天带来一篇 Hugging Face 和 Google 的文章。这篇文章与 T5 在实验上的思路相似，通过大量对比设计，得到一个重磅结论：要是为了模型的 zero-shot 泛化能力，decoder 结构 + 语言模型任务最好；要是再 multitask finetuning，encoder-decoder 结构 + MLM 任务最好。
除了找到最好的训练方式，作者通过大量的实验，还找到了最好的同时还能最节省成本的训练方式。训练计算量只需要九分之一！

论文：What Language Model Architecture and Pretraining Objective Work Best for Zero-Shot Generalization?
PDF链接：https://t.cn/A6aqVLOh
解读全文：https://t.cn/A6aqVLOP

AMiner官网：https://t.cn/A65eMxmG
#人工智能# #科技#

盼了很久的梦想家，直至今日才能摸到
体型吨位都很合我的口味，能插电能加油才符合我对MPV的需求。低电量的动力有点像理想one，没有数据标的那么快，但比较顺。刹车不够用，同时避震标定没做好，跑高速很舒服、很绵软，但是在市区稍稍开快点就Hold不住车身，动态效果也一般。
当然，这还不是交付程度的商品车，好多细节都没做好，我也只是好奇借来开开，毕竟这辆MPV也在我考虑范围内[吃瓜]
我在ID.4和极氪001付出很多，这回我先等这些细节完善，我再享受大家贡献的“成果”吧[doge]
目前备选还是锁定有嘉华（等降价）、大众T5 T6、某六缸MPV和这台梦想家，都是些大且笨的家伙[doge]