【ACL2024】阿里云人工智能平台PAI多篇论文入选ACL2024
近期，阿里云人工智能平台PAI的多篇论文在ACL2024上入选。论文成果是阿里云与阿里集团安全部、华南理工大学金连文教授团队、华东师范大学何晓丰教授团队共同研发。ACL（国际计算语言学年会）是人工智能自然语言处理领域的顶级国际会议，聚焦于自然语言处理技术在各个应用场景的学术研究。该会议曾推动了预训练语言模型、文本挖掘、对话系统、机器翻译等自然语言处理领域的核心创新，在学术和工业界都有巨大的影响力....
【python】python商业客户流失数据模型训练分析可视化（源码+数据集+课程论文）【独一无二】
一、设计要求 本项目旨在分析和可视化商业客户流失的数据，探讨不同因素对客户流失的影响，并通过模型预测和评估客户流失情况。数据集来源于某商业机构，包含了客户的基本信息和通话记录，包括客户是否有国际通话计划、语音信箱计划、日间通话时长、傍晚通话时长、夜间通话时长、国际通话时长等多项指标。 在可视化部分，采用了折线图、柱状图、饼状图、箱线图、雷达图和组合图等多种图表类型，从不...
带你读《阿里云产品六月刊》——十四、【CVPR2024】阿里云人工智能平台PAI图像编辑算法论文入选CVPR2024
近期，阿里云人工智能平台PAI发表的图像编辑算法论文在CVPR-2024上正式亮相发表。论文成果是阿里云与华南理工大学贾奎教授领衔的团队共同研发。CVPR（计算机视觉与模式识别会议）是计算机视觉和模式识别领域的顶级国际会议，旨在展示最新的研究进展和技术成就，推动这一领域理论与应用的前沿进展，并通过精选提交的高水平学术论文和实践工作，对学术界和工业界产生深远的影响。此次入选标志着阿里云人工智能平台....
阿里云人工智能平台PAI论文入选OSDI '24
近日，阿里云人工智能平台PAI的论文《Llumnix: Dynamic Scheduling for Large Language Model Serving》被OSDI '24录用。论文通过对大语言模型（LLM）推理请求的动态调度，大幅提升了推理服务质量和性价比。 Llumnix是业界首个能灵活在不同模型实例间重新分配请求的框架；并且，实验表明，与最先进的LLM服务系统相比，...
【CVPR2024】阿里云人工智能平台PAI图像编辑算法论文入选CVPR2024
近期，阿里云人工智能平台PAI发表的图像编辑算法论文在CVPR-2024上正式亮相发表。论文成果是阿里云与华南理工大学贾奎教授领衔的团队共同研发。CVPR（计算机视觉与模式识别会议）是计算机视觉和模式识别领域的顶级国际会议，旨在展示最新的研究进展和技术成就，推动这一领域理论与应用的前沿进展，并通过精选提交的高水平学术论文和实践工作，对学术界和工业界产生深远的影响。此次入选标志着阿里云人工智能平台....
LLM大语言模型数据处理-arXiv
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本，方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源RedPajama arXiv中的少量数据为例，为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件，对arXiv数据进行数据清洗和处理。
LLM大语言模型数据处理-arXiv
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本，方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源RedPajama arXiv中的少量数据为例，为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件，对arXiv数据进行数据清洗和处理。
论文介绍：机器学习中数据集规模增长的极限分析
随着人工智能技术的飞速发展，机器学习模型的性能提升越来越依赖于大规模数据集的使用。然而，数据集的规模增长是否有其极限，这一问题已经成为学术界和工业界的热点议题。一篇题为《机器学习中数据集规模增长的极限分析》的论文对此进行了深入探讨，预测了未来几十年内数据集规模的发展趋势，并分析了这一趋势可能对机器学习领域产生的影响。 论文的作...
【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版二]（代码+论文）【独一无二】
博__主：米码收割机 技__能：C++/Python语言 公众号：测试开发自动化【获取源码+商业合作】 荣__誉：阿里云博客专家博主、51CTO技术博主 专__注：专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。 ...
![【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版二]（代码+论文）【独一无二】](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/7gxs75vjywd2y_56a84770306d4d1cb7f8e4c4dc52fa54.jpeg)
【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版一]（代码+论文）【独一无二】
1.实验背景 1.1 背景概述 本研究旨在深入探索大豆数据集，运用多种数据分析和建模技术，以揭示大豆特征之间的关系、数据的结构以及不同分类器的性能。首先，通过聚类分析，成功将数据集中的样本划分为不同的簇，有助于理解数据的分布和样本的相似性。其次，通过相关性分析，构建了特征之间的相关系数矩阵，揭示了不同特征之间的关系，为进一步的分析提供了基础。在降维技术方面，应用PCA将数据可视化...
![【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版一]（代码+论文）【独一无二】](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/pxynxsrl3ycx6_30e1341ec03b4df9a0a6bdf50698d6a1.jpeg)
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