怀疑人生的重载和重写的区别

低代码应用程序开发的演变

当您有一个需要数字化的流程时，特别是涉及人员，流程和技术的流程，低码是一种有用的方法，因为它可以通过自动化轻松地将所有流程整合在一起，使用逐步的交互式向导来采访业务用户以捕获应用程序的意图，然后使用指南来帮助他们从头到尾使用拖放来构建应用程序。

由于正在建立业务期望，因此应用程序开发的积压工作正在削弱IT团队。他们正在打破生产力壁垒，这浪费了业务时间，金钱和机会。低代码平台使公司能够快速构建和部署应用程序以解决实际的业务问题。可以在几天甚至几小时内创建业务应用程序，可以快速评估结果，并快速且迭代地执行更新。在允许标准IT治理的同时实现所有这些目标既灵活又具有成本效益。针对公民开发人员的低代码开发旨在使任何业务用户都可以在短短几分钟内将其想法转变为功能全面的应用程序。

使用低代码，公司可以更快地解决业务问题，并且风险更低。他们可以更轻松，快速地创建有效的应用程序，以帮助改善客户体验，降低运营成本，提高生产力并增加收入。通过低代码应用程序开发，您可以自动化操作流程，将新功能添加到您喜欢的平台，并将多个企业系统统一为一个。当今的IT部门正在寻求可以大大加快应用程序交付速度的新方法，而低代码正是他们所寻找的答案。

尽管低代码平台可以满足那些没有很多技术知识的平台的需求，但是最好的平台也可以使熟练的开发人员更快地构建原型应用程序，增强整体系统或解决技能差距，例如移动支持或后端数据连接。因此，一个好的低码平台既要具有一个非常简单的UI，并带有可以指导用户的逐步说明，也要具有针对熟练IT资源的更高级的自定义功能。

低代码应用程序开发的好处

比传统编码更便宜，更快速地构建应用

使用低代码，公司不必依赖IT来构建或增强业务应用程序。因此，他们可以在数周或数天而不是数月或数年的时间内构建应用程序，从而节省了大量时间和金钱。此外，使用低代码，可以通过利用希望解决日常业务挑战的业务用户的专业知识和善意来解决雇用熟练的IT资源的难题。

大规模释放广泛的数字化转型的一种方式

现在，由于业务用户有权创建自己的应用程序，因此他们不再需要等待IT人员，而是可以继续他们的想法，从而加快了创新和数字化转型的速度。使用低代码，您可以创新和释放业务组织的创造力，并解决IT部门的开发积压。通过提供理想的环境来轻松实现将思想转变为功能完备的应用程序，从而创造价值。
 

总结

复现论文代码并非易事，不过越来越多的项目尝试标准化 SOTA 模型。我个人最喜欢的是 HuggingFace 的 Transformers，它为研究者和开发者提供了足够低的进入门槛。另外，TensorFlow 的 Model Garden 和 PyTorch 的 Model Zoo 也发展迅速(其中分别是 TensorFlow 和 PyTorch 团队构建的预训练模型)。

这些库旨在标准化预训练模型的使用，并为模型贡献和分发提供合适的条件。它们对代码质量提供了保障，并且具备不错的文档。我希望社区能从这些库中获益，并帮助复现 SOTA 结果，轻松地使用 SOTA 模型。
 

. 对 GPU 资源的需求不切实际

近期出现了一股趋势：模型越大性能越好。一些论文使用了整个数据中心的算力才达到 SOTA 结果，这些论文复现起来当然很难。例如，2019 年 10 月谷歌发表论文《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》，尝试通过将参数扩展到 110 亿来探索 Transformer 模型架构的局限性。然而几个月后微软用 170 亿参数创建了 Turning-NLG，不久 OpenAI 放出 1750 亿参数的预训练语言模型 GPT-3……

要想训练数十亿参数的模型，你需要使用分布式训练方法以及某种形式的高性能计算(HPC)或 GPU 集群。具备 110 亿和 170 亿参数的模型分别需要约 44GB 和 68GB 的内存，因此这些模型无法仅使用一块 GPU 完成训练。

简而言之，尽早发现论文所用大模型是否超出你的个人能力。

（编辑：淮南站长网）

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