四十多年前连环作案美“金州杀手”被判终身监禁

中新网8月22日电 综合报道,上世纪七八十年代,美国加州曾出现持枪夜闯民宅、实施性侵并犯下数起谋杀案的“金州杀手”,他的罪行给受害者及他们的家人留下了沉重的阴影。当地时间21日,受害者们及其家属终于讨来公道,凶手被判处多个终身监禁,这意味着,他将老死在监狱当中。

报道称,这名臭名昭著的“金州杀手”名为迪安杰洛,现年74岁的他是加州前警员。2020年6月,他承认了13起谋杀案和13起强奸案的指控,从而避免了可能的死刑判决。另外,他还公开承认了数十起性侵案件,不过,这些案件的诉讼时效已过。

在前文提到的论文中,教师模型和学生基本架构是相似的,教师模型的权重通常用来初始化学生模型的权重。然而,即使在教师模型和学生模型架构差异巨大的情况下,也可以应用知识蒸馏损失。在 “Training Compact Models for Low Resource Entity Tagging using Pre-trained Language Models”一文中, 英特尔AI实验室的Peter Izsak、Shira Guskin和Moshe Wasserblat将一个在命名实体识别任务上训练的BERT教师模型(约330M个参数)蒸馏成了一个明显更紧凑高效的CNN-LSTM学生模型(约3M个参数)。 这样的学生模型以最少的精度损失在CPU硬件上的提速高达2个数量级。

北京萨博新经济发展咨询中心主任、上海大学文化新经济研究院研究员吴华则辨析了文化新经济与文化产业的不同。在她看来,文化产业重“质”,文化新经济重“势”。文化产业着眼于产品和生产;文化新经济注重结构经济、引领发展着眼于为地方政府搭建经济发展新阶段的路径。

资料图为“金州杀手”迪安杰洛。

列表中的最后一篇文章有两个与众不同之处:一是采用了比较新颖的模型压缩方法,二是文章里有这么张图:

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当地时间8月21日,萨克拉门托县高级法院法官迈克尔·鲍曼根据认罪协议,宣布了多项连续终身监禁的判决。检察官称,迪安杰洛犯下的暴力事件,规模“简直令人震惊”。据称,凶手作案范围横跨加州11个郡,累计有53个犯罪现场,受害者人数达87人。

近年来,东城区致力于加快文化东城建设,以文化赋能发展,把文化优势转化为发展优势,成为北京市乃至全国文化与金融合作发展的先行区域。(完)

数值精度缩减可能是加速模型预测的最通用方法。在过去的几年里,GPU硬件对16位浮点数运算的支持不佳,这意味着降低权重和激活函数的计算精度往往效果适得其反,但带有Tensor Core的NVIDIA Volta和Turing 架构的引入意味着现代GPU现在已经具备了高效的16位浮点数运算能力。

这种隐式行为的一个好处是,我们不再需要选择如何用目标模型损失来加权各种知识蒸馏损失——因为它通常需要一个超参数α,使得模型损失的形式为L=αLKD+(1-α)LCEL=αLKD+(1-α)LCE。 与TinyBERT不同的是,它没有二次预训练这一步——模型压缩与下游精调是同时进行的。 最后,渐进式模块替换方法也适用于模型架构不同的情况——它在设计中就没有利用Transformer的任何具体特征。

为什么提倡选择Poccupine呢?最重要的是Poccupine简化了电商收取不同货币的问题:

在J.S. McCarley和Rishav Chakravarti以及Avirup Sil的”Structured Pruning of a BERT-based Question Answering Model”中,作者探索了一种更通用的模型剪枝方法。 作者没有只关注注意力头,还对每一层的输入以及每个BERT层的前馈层的激活进行了门控。他们探索了几种机制来选出要剪枝的网络元素——包括Michel等人提出的方法——最终确定了一种L0正则化项,它可以用在精调期间,提高模型的稀疏性。为了使这个L0正则化项可微,他们采用了类似于变分自编码器中的重参数化技巧。

据报道,检察官最初要求判处迪安杰洛死刑,但因为种种因素,检察官最终决定寻求判其终身监禁。

上图中,将跳连的求和操作与层标准化的缩放和偏置合并.  

软件优化还可以让我们重组一些矩阵乘法,以更好地利用并行性。 特别是,这可以将自注意力层的查询、键和值投影合并到一次矩阵乘法中去。

在Squad 2.0上剪枝模型的注意力头和前馈激活的鲁棒性。

相异模型架构的知识蒸馏

图片由NVIDIA开发者博客提供

沙龙现场 主办方供图

为获得性能提升而进行剪枝对结构化的稀疏性有所要求。 简单地将奇异权重归零并不能有效产生性能提升,因为我们没有实际的方法来利用这种稀疏性。 所以我们必须剪掉网络中更大的部分,才能产生实际的性能提升。

出海潮——跨境电商是当前最好的途径。跨境电商通常有两种途径:选择知名的电商平台和独立建站。海外品牌做DTC有一些天然优势,比如国外用户更接受直销、邮购这些传统上积累下来的消费习惯。实际上,中国出海品牌也可以玩转海外的DTC。

二连浩特口岸位于中国正北方,北与蒙古国扎门乌德隔界相望,是中国通往蒙古国的唯一铁路口岸,也是欧亚大路桥的重要枢纽。二连浩特口岸也是中国国务院首批批准的全国13个沿边开放城市之一。

前有淘金热,今是出海潮

后辈模块是低配的先辈模块——下图这种情况里,单个Transformer的层替换掉了一个双层Transformer组成的块  。 与知识蒸馏不同的是,模块替换中没有使用损失来鼓励后辈模块模仿先辈模块。 实际上,是通过后辈和先辈模块的互换使用来鼓励后辈学习模仿先辈的行为。

他们实验发现, 用稀疏性惩罚来微调比”Are 16 Heads Really Better than 1 “中提出的重要性估计方法更胜一筹,并且他们发现可以多去掉近50%的前馈激活,而对短问题回答任务(他们视之为基准任务)的性能影响可以忽略不计。

原生半精度指令 更紧凑的表示使得批尺寸(batch size)更大

沙龙聚焦“融合和创新”,邀请园区及东城区知名文化、文博企业代表及金融机构代表,就“以文化树立经济标杆”“文化担保如何助力小微融资”“从渠道到内容,看创新的前后二十年”“金融之翼如何为文创发展护航”等话题,畅谈文化新金融新模式。活动涵盖了主题演讲及多家文化企业的快闪分享,并通过圆桌对谈方式,探讨如何融合各方力量跨界整合、联合创新,构建价值观协同的文化创新产业园区新生态。

除了浮点缩减和量化,操作合并也为更高效的预测提供了一个实用而通用的选择。合并的基本原理是将一些网络层执行的操作结合起来,以更高效少次地访问设备内存。 通过将多种操作合并到一个核(kernel)中,可以大幅提高访问内存的速度。

Poccupine促进亚洲地区即时、无边界结算

Transformer网络大部分的都可以简单地转换为16位浮点权重和激活,而不会产生精度问题。 而网络剩下的一小部分——特别是softmax操作这部分——必须坚持使用32位浮点数。 这是因为大量小数值(对数计算产生的)的和可能会累积出很大误差。因为同时使用了float16和float32,这种方法通常被称为”混合精度”.

NVIDIA已经发布了一套与浮点精度缩减相关的通用基准——在实践中,这种方法可以实现高达3倍的加速。

知识蒸馏是由Geoffrey Hinton, Oriol Vinyals, 和Jeff Dean在2015年的工作”Distilling the Knowledge in a Neural Network”中提出的, 知识蒸馏是指到将一个网络(”教师”)中包含的知识通过特定的修正损失迁移到另一个网络中去(”学生”)。  首先想象一下,我们有一大堆无标记的样本。如果我们信赖教师模型的预测,但其模型太过庞大或计算成本太高而无法在实际环境中使用,那我们就用教师模型来分类无标记的样本,并将这些分类信号作为监督信号馈给学生模型。 然而如果不将对应类别的最大似然作为最终目标,而是在所有可能的类别上产生一个概率分布,那么学生模型就可以获得信息更丰富的监督信号。直觉上,学生模型所犯的某些错误比其他错误更合理——把勺子的图认成哈士奇明显就走远了,但把哈士奇误分为一只阿拉斯加就比较想得通了。所以损失函数应该反映出错误的严重程度。通过惩罚教师预测和学生预测之间的差异(鼓励对数匹配),学生可以从教师网络也觉得可能的类别中学习有用信息。作者认为,在原任务上用仅3%的训练数据就可以几乎实现教师网络的性能。

下面的资料介绍了如何使用NVIDIA的TensorRT将8位整型值量化应用到自己的模型中:

不幸的是,关于这种图优化所带来的速度提升幅度的细节很少,但我的乐观估计是,这种改进是渐进但不可忽视的——它会在吞吐量上提升10%。

在实践中,作者发现20 – 40%的头可以剪枝,它们对精度的影响可以忽略不计。

通过门控在精调过程中剪枝

为进一步加速模型,作者的还推荐使用下一个技术——”知识蒸馏”

忒修斯BERT是对 “忒修斯之船 “悖论的延展,这个悖论探讨的是一艘船在经过不断的细小维修和升级后,是否还是那一艘船。 忒修斯BERT将这种渐进式替换的思想应用在了模型压缩上。

较不精确的数值表示法能够从两个方面加速计算:

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为了测试其方法的鲁棒性,作者在GLUE跑分的时候在BERT-base上用了”忒修斯压缩”,这轻松超越了几种基于知识蒸馏方法的性能,在将原始模型压缩到50%大小的情况下,仅仅落后BERT-base不到1个百分点。

将32位浮点值量化为8位整型值也是可能的,但应用起来颇为微妙。 特别是,为了确保8位整型值的计算尽可能地接近32位浮点值的计算,训练后必须要增加一个校准步骤.如果你知道一个网络的激活值可能在什么样的区间内,你可以把这个区间划分成256个离散的块,并将每个块分配给一个整数。 只要你记得了缩放因子和区间范围,就可以用整数近似值进行矩阵乘法,并在输出的时候结果恢复为浮点值.

忒修斯BERT的GLUE跑分结果

我觉得渐进式模块替换方法十分诱人的部分原因是,它打开了用实验方法提高其他模型吞吐量的大门, 而以前模型通常需要从零开始重新训练。 对于独立研究员和小公司来说,从头开始重新训练Transformer模型的成本通常是难以承受的,所以哪些提出了更高效模型的好点子但没发布预训练模型的论文就很难复现。

据报道,审判过程中,迪安杰洛都坐在轮椅上面无表情地听着。宣判前,迪安杰洛从轮椅上站起来,摘下口罩,面向法庭说,“我对所有被我伤害的人感到抱歉。”

“由于飞机运输具有特殊性,一直采用国际甩挂运输方式,使用蒙方车头挂中国特殊车板出境。”中国外运华北有限公司二连分公司总经理助理李秉山介绍说。

忒修斯BERT的替换率的比较实验

Direct to consumer,简称”DTC”,意思是直接面对消费者的商业模式,是通过某种媒介或载体实现的,可以将品牌方的商品直接销售给消费者,也可以消费者的需求直接传递给品牌方。尽管大卖家早期在Amazon、e-bay以及速卖通等知名平台已经积累了一定用户,但在平台上很难形成自己的私域流量和反复触及用户。同时,与传统销售渠道相比,选择DTC营销的一个好处是,你能获得客户全部的注意力。一旦客户访问你的在线商店或社交媒体渠道,就无需与你所在细分市场中的其他大量产品竞争。

“Are Sixteen Heads Really Better than One?”, 一文中,Paul Michel、Peter Levy和Graham Neubig迭代地从BERT中减少头的数量. 他们使用基于梯度检测的方法(梯度是在下游任务上估计出来的)来估计每个头的重要性,并以头剪枝百分比作为性能的函数来评估模型对头剪枝的鲁棒性。

迪安杰洛是奥本警察局的前警官,在警察时期也曾犯案,躲过了几十年的抓捕。2018年,美国执法部门通过DNA比对,才终于将其绳之以法。

论文作者用线性学习率进行了实验,他发现随着时间的推移,线性增加模块的替换率比恒定的替换率效果要好。

简单来说,你可以选择一个缩放比例和偏移量,使得一组校准输入上的全部浮点数激活都不会被映射到8位整型值表示范围(-128,127)的端点值上。 然而,在这样做的过程中,为了适应极端的值我们牺牲了一些精度。 相反,像TensorRT这样的框架会选择规模和偏移值,来最小化32位浮点版本和8位整型版本的模型激活输出之间的KL散度,这使得我们原则上可以权衡好范围和精度。 由于KL散度就是不同编码下的信息损失量,所以它完美符合计算需求.

网络层合并与计算图优化

据介绍,在此次出口直升飞机中,中国外运华北有限公司二连浩特分公司和蒙古国合作公司积极推动中蒙国际甩挂运输手续的办理,在海关、交通部门的支持下,保障了甩挂、通关的高效和快捷。(完)

在海外,Fenty Beauty、Kylie Cosmetics、Glossier等一批DTC品牌,因其高增长性正在改变美妆行业格局。海外DTC美妆品牌风越刮越大,国内也兴起一批互联网原生DTC品牌,植观、潘达、完美日记等佼佼者逐渐突围,麦吉丽、花西子、美妆镜品牌amiro同样追随DTC模式,通过社交网络营销打响知名度,利用线上销售的合理价格刺激购买力,完成初生战役。

品牌商家在有优质产品的基础上,加上叠加流量运营和品牌营销的能力,最终实现品牌和销售的持续增长,在这个过程中,首先解决独立建站和支付网关。独立建站可以自由结合产品宣传风格甚至品牌背书理念进行不断调整或者更好,品牌商可以通过长期优化达到完美,在这里不一一阐述;DTC品牌建立跨境电商网站必须搭配支付网关,而支付网关的情况就不一样了。

这图要是做成T-shirt的话我必穿来游街。

数值精度缩减: 通过减少浮点数精度和量化来加快速度 操作合并: 在计算图中合并所选节点 剪枝: 识别并删除网络中的非必要部分 知识蒸馏: 训练高效的小规模学生模型,以模仿表达力更强、开销更大的老师模型 模块替换: 通过替换来降低模型的复杂性或深度

我很想看看忒修斯BERT提出的渐进式模块替换, 是否能够很好地替换

除本次活动外,2020年中国国际服务贸易交易会东城分会场还以“融合金融力量 创享文化生活”为主题,打造了包括戏剧展演、非遗文化体验、运动市集等在内的多场分会场活动,在活动交流中展现文化东城的强大魅力。

知识蒸馏有助于恢复剪枝过程中丢失的信息。 

同时还推进启动东城区中小微企业风险补偿基金,设立1000万元文化企业风险补偿基金申请专项通道,进一步缓释和分担金融机构对文化企业的融资风险。与北京银行雍和文创支行、杭州银行北京分行、北京市文化科技融资担保公司等机构合作,推出“文菁贷”“政金贷”“票房宝”等文化金融产品。2020年上半年,东城区内各文创专营、特色支行放贷金额63亿元,惠及文化企业349家,担保放款48亿元,惠及文化企业703家。驻区北京文创板平台注册文化企业8362家,已上线银行、担保类金融产品共计181种,开展活动64场,在线服务企业7000余家。

DTC品牌独立建站,支付网关尤为重要

有样东西和两个完全不一样。图源维基百科,遵循CC BY-SA 3.0协议发布。

浮点类型存储三种的数值信息——符号、指数和分数。 传统的32位浮点数表示法用8位表示指数,用23位来表示尾数。 而传统的16位浮点数表示法(即NVIDIA硬件使用的格式)将32位表示法中的指数和尾数位差不多减少了一半。TPU则用了一种名为 bfloat16 的表示方法,它将部分比特位从尾数移至指数,以部分精度为代价换取了更大的数值表示能力。

虽然所有这些方法本身都很意思(结构化层丢弃在实际应用中表现出巨大的前景),但我对那些可以在部署应用并仍然提升性能的方法更感兴趣。这类方法通常基于”模型中只有一部分是解决具体任务所必需的”这一事实。

她表示,东城区聚焦构建文化企业信用评级、文化信贷风险分担、文化创业投资扶持引导、文化资产定价流转“四个体系”,重点探索文化金融产品和服务、文化与金融合作模式“两个创新”,从工作机制、体系构建、服务模式等方面大力推进,着力解决文化企业融资难、融资慢的痛点难点问题。建立健全了国家相关部委、北京市、东城区三级联动机制,制定了相应工作规则,形成了《北京市东城区国家文化与金融合作示范区建设规划(2019年-2021年)》,发布实施了“文菁计划”,打造了“紫金服务”营商环境品牌。

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在前面讨论的”Structured Pruning of a BERT-based Question Answering Model” 中作者利用知识蒸馏方法,将未剪枝的教师模型中的知识迁移到剪枝后的学生模型上。 在中立问题数据集(Natural Questions)上,教师模型在长回答和短回答上的F1值分别为70.3和58.8。剪枝50%左右的注意力头和前馈激活后,F1分别下降为67.8和55.5 ——平均下降了约2.5。 如果在微调过程中用蒸馏损失来代替交叉熵损失,F1则可以恢复1.5到2个点,F1分别达到了69.3和58.4。

有证据表明,大量参数可能是样本利用率高的关键,而且在同样时长内把大型语言模型训练到某个困惑度也可能比训练一个等效的紧凑模型更有高效,因此,高效地将这些习得的知识迁移到紧凑的学生模型上的方法拥有光明的未来。