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语言模型预训练已经显示出可以捕获数量惊人的世界知识，这对于NLP任务(例如问题 解答)至关重要。但是，此知识隐式存储在神经网络的参数中，需要更大的网络才能 覆盖更多的事实。 为了以更模块化和可解释的方式捕获知识，我们使用潜在的知识检索器增强了语言模 型的预训练，检索器使模型可以从预训练、微调和推理期间使用的大型语料库(如 Wikipedia)中检索并使用文档。首次，我们展示了如何使用蒙版语言建模作为学习信 号并通过考虑数百万个文档的检索步骤进行反向传播，从而以无监督的方式对这种知 识检索器进行预训练。 我们通过微调开放域问答(Open-QA)的挑战性任务，证明了检索增强语言模型预训练 (REALM)的有效性。我们在三个流行的Open-QA基准测试中与最先进(SOTA)的显式和隐 式知识存储模型进行了比较，发现我们在性能上优于所有以前的方法(绝对精度为 4-16％)，同时还提供了定性优势，例如可解释性和模块化。

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仅做参考，copy冲查重塔峰 算法设计与分析 3回溯法—地图填色问题 pre ppt 回溯法地图填色 路径选择(MRV DH) 剪枝策略(向前检测和颜色轮换) 运行时间随图规模增大而增大 图密度 （1） 通过本次实验，我了解到回溯法的基本思想： 不断尝试每一条可行路径，出错时回退，直到找到可行解或全部解。提高回溯法的效率关键在于剪枝和路径选择策略。 （2） 在本次实验中，我尝试利用回溯法实现地图填色： ① 路径选择策略：即结点选择策略我采用了选择（MRV）和度最大选择（DH）策略，优先MRV再DH。 ② 剪枝策略：采用向前检测和颜色轮换策略。 ③ 每个区域可当做结点用结构体表示。需要记录最少剩余量(可选色)和度。 ④ 地图文件数据的获取：可采用文件流fstream读取。 ⑤ 邻接关系：可用邻接矩阵实现。 （3） 由运行时间可以看出随着图规模的增大，运行时间会相应增大。根据图密度的不同获得全部答案的难度也不同。当点规模较大且图密度较大时，运行时间和获得全部解的难度大大增加。

仅供参考，copy冲查重塔峰 算法设计与分析-5图论桥pre ppt.pptx （1） 图的连通性。 （2） 并查集的基本原理和应用。 找出一个无向图中所有的桥 数据获取 边稀疏 空间浪费 基准算法 深度优先dfs 查并集dsu 高效算法 dfs基准算法优化(判断可达) 查并集+最小公共祖先 数据处理 基准算法:DFS比DSU效率高。 小规模数据:深度不大，路径压缩效果不明显。 判断可达后时间缩短40%，效果较明显。 dsu+lca可避免大量冗余计算，效果明显。   图的连通性 DFS、BFS、DSU生成生成树:连通性。 DSU：父亲数组father、查找find()、合并join() 路径压缩和按秩合并

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算法设计与分析 一PRESETATION 仅做参考，请勿copy冲查重塔峰 排序算法性能分析 选择排序 冒泡排序 插入排序 合并排序 快速排序算法原理及代码实现 不同排序算法时间效率的经验分析方法 验证理论分析与经验分析的一致性 当面临巨大数据量的排序的时候，还是优先选择合并排序算法和快速排序算法。而选择排序算法、冒泡排序算法和插入排序算法不太适用于大数据排序。 现在有 1 亿的数据，请选择合适的排序算法与数据结构，在有限的时间内完成进行排序。 选择排序算法、冒泡排序算法和插入排序算法的时间复杂度为O（n2），写法简单，逻辑易懂，但算力性价比不高，不适用于数据量较大时使用。 合并排序算法和快速排序算法采用了采用分治法、递归的方法，将时间复杂度降为O（nlogn）。在本次实验中将数据量提到5万的时候，该类算法运行时间仍在几毫秒左右，而上面的3种算法运行时间已经到达十几秒左右，效率相差已经到达万倍。该类算法的运行时间随着数据的增加，运行时间渐近线性的增加。但注意理论上快速排序的空间复杂度较高为O(n)，且最坏情况时时间复杂度也达到了O（n2）。所以快速算法也较为常用。

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NLP领域取得最重大突破！谷歌AI团队新发布的BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩。毋庸置疑，BERT模型开启了NLP的新时代！

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