-
公开(公告)号:CN114358859B
公开(公告)日:2022-07-01
申请号:CN202210277082.9
申请日:2022-03-21
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种用于点击率预测的基于图的大规模embedding模型训练方法及系统,系统包括密集参数模块和客户端模块,采用混合通信架构,将点击率预测输入数据集分配给不同工作节点,每个工作节点维护一个客户端,本地模型参数均直接存储在GPU内存中;每个工作节点均持有模型参数副本,并在训练时进行同步。本发明采用Embedding模型参数表示点击率预测输入数据对应类别特征值的重要性,将点击率预测数据和embedding模型向量表示为二元图模型,利用图局部性和度数偏斜特性执行模型并行训练;设计基于图的分区和有界同步,提高训练大型embedding模型的可扩展性和并行计算效率。
-
公开(公告)号:CN101906105A
公开(公告)日:2010-12-08
申请号:CN200910074653.3
申请日:2009-06-08
IPC: C07D487/04 , A61K31/519 , A61P25/08 , A61P25/22 , A61P25/04
CPC classification number: C07D487/04
Abstract: 本发明公开了一种新的吡唑并[1,5-a]嘧啶酮衍生物及以该发明化合物为活性成分,同时含有一种或多种药学上可以接受的载体或稀释剂的药物组合物。同时公开了该类化合物制备KCNQ钾通道开放剂中的应用;在制备抗癫痫药物制剂中的应用;制备抗焦虑药物制剂中的应用;在制备镇痛药物制剂中的应用。
-
公开(公告)号:CN116128019A
公开(公告)日:2023-05-16
申请号:CN202211441633.7
申请日:2022-11-17
Applicant: 北京大学
IPC: G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种Transformer模型的并行训练方法及装置,涉及计算机技术领域;其中所述Transformer模型的并行训练方法包括:基于M种预设并行训练策略,确定初始Transformer模型的并行训练策略搜索空间;基于各预设并行训练策略,构建至少一棵决策树;决策树用于从并行训练策略搜索空间中确定初始Transformer模型的并行训练策略集合;基于训练策略集合,确定目标并行训练策略组合;利用目标并行训练策略组合对初始Transformer模型进行训练,得到目标Transformer模型。利用吞吐率最高的目标并行训练策略组合对初始Transformer模型进行训练,提高了对模型的训练效率。
-
公开(公告)号:CN114358859A
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202210277082.9
申请日:2022-03-21
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种用于点击率预测的基于图的大规模embedding模型训练方法及系统,系统包括密集参数模块和客户端模块,采用混合通信架构,将点击率预测输入数据集分配给不同工作节点,每个工作节点维护一个客户端,本地模型参数均直接存储在GPU内存中;每个工作节点均持有模型参数副本,并在训练时进行同步。本发明采用Embedding模型参数表示点击率预测输入数据对应类别特征值的重要性,将点击率预测数据和embedding模型向量表示为二元图模型,利用图局部性和度数偏斜特性执行模型并行训练;设计基于图的分区和有界同步,提高训练大型embedding模型的可扩展性和并行计算效率。
-
公开(公告)号:CN101906105B
公开(公告)日:2013-01-16
申请号:CN200910074653.3
申请日:2009-06-08
IPC: C07D487/04 , A61K31/519 , A61P25/08 , A61P25/22 , A61P25/04
CPC classification number: C07D487/04
Abstract: 本发明公开了一种新的吡唑并[1,5-a]嘧啶酮衍生物及以该发明化合物为活性成分,同时含有一种或多种药学上可以接受的载体或稀释剂的药物组合物。同时公开了该类化合物制备KCNQ钾通道开放剂中的应用;在制备抗癫痫药物制剂中的应用;制备抗焦虑药物制剂中的应用;在制备镇痛药物制剂中的应用。
-
-
-
-