歡迎回到【不務正業的超能力】
❌為什麼要做這個Podcast節目
想透過訪問各行各業,給正在職涯卡關的人一些參考和方向,對我而言也可以向不同領域的職人學習,蒐集他們身上的「超能力」
❌為什麼我們要不務正業
原因有三個:
1⃣事業上多元發展
2⃣正職上多重輔助
3⃣生活上多彩多姿
首先,事業上多元發展大家比較容易接受,現在是斜槓時代,許多人逐漸發現穩定的工作好像不再持久、企業再大也不一定能基業長青。舉一個非常生動的例子,在節目上曾經訪談副業教練王明聖老師,他出的一本書叫《多找個籃子放雞蛋》,就是很傳神的理解,發展副業、培養多元技能就是為了要分散風險呀,尤其是現代、甚至在不久的未來,很多事情都不斷的在取代我們原本的認知跟工作需求,若永遠只守住單一發展,就像你的錢只投資在一支股票上,不是很危險的一件事情嗎?
正職上多重輔助,舉個例子來說而言,因為過去自己訓練簡報的能力,還參加學校簡報比賽取得好成績,沒想到在現在的工作上,簡報製作和上台說話的能力就用上了。另外,也因為做了Podcast,在做受訪者調查訪談的時候,其實這過程與正職工作中和客戶溝通、調查廠商需求是相同的。因此,不務正業並不一定要創業或開啟斜槓,擁有跨領域的認知和能力,可以讓你在正職的表現更突出、更無可取代。
最後,生活上多采多姿,我就不得不講到對我人生影響的top1電影:Be a Yes Man沒問題先生。除了金凱瑞演戲很出色之外,我覺得完全可以用裡面的劇情來解釋為什麼要不務正業。劇中的金凱瑞一開始因為一些原因過得非常不好,妻子跑掉、朋友討厭、將自己的心給封閉起來,後來因為某些原因他開始得發誓自己遇到什麼事情都要Say Yes,沒想到這個看似很鳥的舉動就讓他的人生就此徹底改變。當然過程你可能會覺得很麻煩,但當一個一個的yes之後,所有他學到的、他認識到的人、他學到的技能都幫助他可以變得更好,生活也變得更精彩,甚至有能力可以貢獻社會、幫助別人。最後,那種散發光芒的狀態也讓片中的金凱瑞自然而然變得與眾不同!
從現在開始,讓我們對任何事物保持好奇、對任何事情勇於嘗試,Say yes to everything,找到我們的熱情之所在,盡力將心血傾注其中吧!
❌收聽Podcast節目到這裡
。Apple:https://apple.co/2BycIiV
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。KKBOX:https://bit.ly/2KWKXbr
。比較常出沒在IG @william.buwunight.podcast
❌節目列表陸續更新中
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四兩撥千斤! 創新工場首席科學家AI大牛周明博士率瀾舟團隊刷新CLUE新紀錄,輕量化模型孟子一鳴驚人!
本週,中文語言理解權威評測基準CLUE榜單,被「低調」刷新。
不同的是,不是大公司、不是超大模型……
一個新面孔,一個輕量化模型,首戰即登頂,四兩撥千斤。
CLUE榜單近年來由巨頭——騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院輪番霸榜的格局,被首次打破。
瀾舟科技-創新工場推出的孟子模型,以十億參數完成了此前百億、千億參數模型刷新的紀錄。
這也是瀾舟科技首次對外曝光,背後團隊負責人,正是創新工場首席科學家、全球AI大牛周明博士。以下文章解釋了這個模型的原理,文章來自《量子位》微信公眾號,經授權轉載。
▎輕量化模型孟子?
孟子,基於瀾舟團隊自研技術研發的大規模預訓練語言模型。
包括創新工場、上海交通大學、北京理工大學等單位參與聯合研發。
可處理多語言、多模態數據,同時支持多種文本理解和文本生成任務,能快速滿足不同領域、不同應用場景的需求。
孟子模型基於Transformer架構,僅包含十億參數量,基於數百G級別涵蓋互聯網網頁、社區、新聞、電子商務、金融等領域的高質量語料訓練。
但誰也沒想到,小模型卻有大智慧,一經登場,打破格局。
CLUE,中文語言理解領域最具權威性的測評基準,涵蓋文本相似度、分類、自然語言推理、閱讀理解等共10項語義分析和理解類子任務。
該榜單競爭激烈,幾乎是業內所有自然語言理解玩家必爭之地。
騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院等更是輪番霸榜刷新紀錄。
而且隨著大參數模型愈演愈烈,CLUE還漸有巨頭壟斷之勢。
因為百億、千億甚至萬億參數的大模型,已然不再是創業或其他玩家可與之爭鋒。
萬萬沒想到,瀾舟科技-創新工場團隊出手,四兩撥千斤。
因為孟子,走的是基於輕量級、高效訓練的研究路線,致力於構建十億級別的小模型,充分發揮已有參數下的模型潛力,有利於快速、低成本地落地現實業務場景。
孟子預訓練模型性能比肩甚至超越千億大模型,在包含文本分類、閱讀理解等各類任務上表現出色。
相對已有的中文語言模型,孟子模型實現了多項突破性進展:
1) 堅持「小而精」的輕量化訓練策略。實現在同等模型規模下,遠超公開模型的性能。作為精巧的小模型,對標「巨無霸」,小模型性能超越千億規模模型。
2)使用知識圖譜增強模型,讓 AI 真正獲得知識。孟子模型具備頂尖的語言理解能力,在權威CLUE中文理解評測的總排行榜,以及分類排行榜和閱讀理解排行榜均位列第一,刷新三項榜單世界紀錄。總排行榜分數突破84分,逼近人類基準分數(85.61)。
3)靈活的領域和場景適應能力,方便快速定制和應用。基於T5-style的端到端生成的訓練範式,同步適配BERT-style的判定式架構,既能理解也能生成。便於適配行業應用,覆蓋廣泛業務場景。
當然,隨著孟子一鳴驚人,也必然能讓輕量化模型研究來到聚光燈下。
▎原理方法和應用?
在輕量化模型算法研究方面,基於自研的基於語言學知識、知識圖譜和領域數據增強等技術,從模型架構(包括基礎層Embedding表示和交互層Attention機制)到預訓練策略進行了全方位改進。
具體有四方面:
1) 模型結構方面,將語義角色、詞性標註等語言學特徵融合到Embedding表示中,基於句法約束引入註意力機制中,從而提升模型對語言學知識的建模能力。
2) 訓練策略上,引入基於實體知識和Discourse的Mask機制,強化模型對語言成分和語篇關係的表徵。
3) 為進一步提高訓練效率,使用了大模型蒸餾和初始化小模型策略。
4) 為更好地將孟子模型適應垂直領域如金融、營銷,使用了領域數據繼續訓練並構造相應的提示模版(Prompt),取得了明顯的性能提升。
基於以上算法策略,實現從語料中高效學習涵蓋詞級、句子級和語篇級知識,大幅提升語言模型提煉語言結構和語義信息能力,以及良好的領域遷移能力,適應廣泛的產品應用場景。
另外,在Finetune的進展方面,如何將預訓練模型用於各項任務?
瀾舟團隊也有總結,從數據增強、知識蒸餾、遷移訓練、訓練優化等方面展開了一些探索,進一步提升語言模型的性能:
1) 數據增強:使用領域相關數據;
2) 知識蒸餾:基於Teacher-Student自蒸餾提升訓練效率;
3) 遷移訓練:結合課程學習的思想,由易到難訓練下游模型;
4) 訓練優化:使用多種訓練目標,多角度提升模型能力;
而且孟子還已經展開了垂直化領域應用。
基於領域適應技術,孟子模型已深度垂直化賦能相應行業。典型的例子為適用於金融領域的孟子模型,領域適應策略主要包含兩大方面:
1) 通過大規模的泛金融領域語料,將通用孟子模型遷移到金融領域。金融版孟子模型已經應用於多個金融行業的合作企業,在金融知識圖譜搭建、脫水研報、公告抽取等多個任務上獲得了出色的表現。
2) 通過大規模的營銷領域語料,將孟子模型遷移到數字營銷領域,完成了營銷文案生成、新聞摘要等多項任務,將用於行業頭部的數字營銷公司和多個世界五百強企業的合作之中。
瀾舟方面還透露,孟子模型已在多個領域成功落地實踐,衍生出多項行業領先的產品,涵蓋文本生成、行業搜索、機器翻譯等諸多領域。
並且毫無疑問的是,因為輕量級模型具有的模型參數較少、快速推斷的特點,更易於線上部署和推廣到移動設備中,自然不會局限於現有應用和場景,接下來還會有更廣泛的研究和應用場景中。
▎瀾舟團隊?
最後,也簡單介紹本次一鳴驚人的新面孔瀾舟科技。
瀾舟科技是創新工場孵化的一家認知智能公司。公司創始人——周明博士。
AI領域內,周明已不用過多介紹,他是公認的世界級AI科學家,自然語言處理領域的代表性人物。
周明博士在2020年加盟創新工場,擔任創新工場首席科學家。
而瀾舟科技則針對商業場景的數字化轉型,基於大數據、知識圖譜和行業模型,提供新一代的信息檢索、知識推理和商業洞見技術和相關產品。
據稱目前已與國內外幾十所著名高校和十餘個相關領域的頭部企業建立了穩定的合作關係。
值得注意的是,瀾舟科技除了大牛坐鎮,其實也是行業趨勢的體現。
引用創新工場董事長兼CEO李開復最新分享來說:
AI的發展可以按照兩個時間點劃分。
第一個時間點是2015年,以CNN為核心的計算機視覺技術讓機器超越了人類,帶來了人臉識別、智能質檢、無人零售、智慧城市、無人駕駛等商機。
而第二個時間點出現在2019年,以大模型為代表的自然語言方向取得突破性進展,讓NLP從數據、信息走向知識和洞見成為可能,將會在翻譯、語音識別、法律、金融、新聞、廣告、醫療、娛樂等大賽道帶來機遇。
「如果說CNN造就了今天計算機視覺領域的突破和眾多應用,預訓練大模型+微調也將帶來自然語言的百花齊放的發展,用數據智能驅動各類業務的升級。瀾舟科技在周明老師的帶領下取得了今天的成果,在新機遇面前躬身入局,一起發掘NLP領域的黃金發展期」,李開復說到。
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如何讓自己越工作越不值錢?(下)
-這三件事你都做,絕對可以越來越不值錢
《#我值多少錢》
#閱讀使用說明書13
這是讓你越來越不值錢的下集,本集持續來介紹,讓你越來越不值錢的行為。
▌一、只當買方立場的人
-當賣方才能時時跳脫自我立場
這邊所謂的買方立場,其實簡單來說,就像是大公司的採購一樣,因為你背後的公司名氣夠響亮夠有錢,所以想跟你配合的供應商肯定夠多,所以你可以很高的姿態要求拿到最低最划算的價格。
不過這邊特別要注意的是,供應商對你唯唯諾諾的,是因為你背後的公司不是你,很多人都會不小心忽略這件事情,而當有一天你「迫不得已」變成賣方時,會很難轉換。
例如,有一個很經典的例子,是我一個親戚,原本在公司行號上班,但公公好像需要被照護,還沒跟老公商量好,就直接辭工作,後悔想回去時,人家已經補上缺,那她該怎麼辦呢?年資也大了,找工作不容易,結果她就去賣保險。
賣保險這件事沒有問題,有問題的是她的態度跟不專業。
她賣保險的方式,是用情緒勒索方式,瘋狂跟身邊親戚用「我是為你好」施壓,不想鳥她的她就當場生氣,提出其他保險需求的,她就嗆爆對方「你提那什麼需求?你付的起嗎?」
但後來她也沒做,我想她這種作法,應該也只能把大家都得罪光吧。
她就是經典的一直慣性用買方思維來做需要賣方思維工作的狀況。
▌二、只堅持自己專業不做任何思考
-多思考和自己專業相關問題,助於成長
職場上其實滿多那種只埋頭做自己份內的事,但為什麼要做?做了之後呢?或者自己的工作在整個公司裡,負責什麼樣的角色與位置呢?都沒想過。
而這種人最容易被時代遷移所淘汰,而自己卻不知道為什麼。
朋友最近剛到這份工作四個月,她剛到的時候還有跟前手交接了一個月,朋友是個很需要知道來龍去脈,才能掌握狀況並隨時應變的人,其實要真正了解你手上工作的全貌,你才能做得更好,這是沒錯的。
但她的前手常常不知道為什麼要做手上的工作,然後組織能力也很差,留下的SOP跟筆記都很亂...
後來前手離職當然還是有找到工作,再怎麼樣都會有工作。只是聽說之前主管是很想勸退前手,雖然後來有好一點,但她這樣的狀況,之後還是會讓她在職場上吃虧。
▌三、不好好學習簡報方法
-要能讓聽眾聽懂並行動才是王道
這件事,我覺得其實不管任何人都要學。
不知道為什麼,遇到的資訊業出來的中年男子,總是喜歡長篇大論的一直說,後來有聽說,在資訊業裡談業務必須一直說,因為不搶著說,你就沒機會說。
既然行業有行業裡的特性,那也沒辦法,只不過我剛好遇到的資訊人,都很善辯、很愛講,但不見得話裡有重點或是有邏輯,這樣真的是會讓聽的人感到反感而不自知。
所以不管是有沒有要上台簡報,一般溝通對話也是,都要記得以下三件事情:
1、要用對方聽得懂的話來說
你若不是跟圈內的人談話,一直賣弄專業術語或很難的詞語真的很沒有意義,一直讓別人聽不懂,會讓人越不想聽你說話。
2、一次不要講超過三件事情
三是個魔法數字,人的記憶力真的沒有很好,一次交代三件事剛剛好。
所以我的懶人包跟文章都以三為基準,一次分享三個知識點。
3、一開始就講明接下來要說的主題
遇到許多人喜歡講一大堆廢話,不先講明重點。像是昨天參加活動,也遇到有人想要提問,總共講了三分鐘,但重點就是一句話,我聽到差點出神,這樣真的是很不可取...
嗨大家,試試這三件事吧,包準你越來越不值錢。
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