第一章：Open-AutoGLM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理優(yōu)化概述在大規(guī)模語言模型快速發(fā)展的背景下，Open-AutoGLM作為基于AutoGLM架構(gòu)的開源推理框架，致力于提升模型部署效率與運行性能。其核心目標(biāo)是在不犧牲精度的前提下，顯著降低推理延遲、減少內(nèi)存占…

案例一、根據(jù)姓名查找對應(yīng)的班級（一對一查詢）操作步驟：輸入splookup函數(shù)； 第一參數(shù)選擇標(biāo)題，絕對引用（按F4鍵）； 第二參數(shù)選擇條件區(qū)域，也就是查詢的姓名； 第三參數(shù)選擇數(shù)據(jù)區(qū)域，絕對引用，也就是查詢區(qū)域；…

第一章：大模型輕量化時代的內(nèi)存挑戰(zhàn)隨著深度學(xué)習(xí)模型規(guī)模的持續(xù)膨脹，千億甚至萬億參數(shù)級別的大模型已成為AI前沿研究的核心方向。然而，在實際部署場景中，這些龐然大物面臨嚴(yán)峻的內(nèi)存瓶頸——無論是訓(xùn)練階段的顯存占用，…

第一章：Open-AutoGLM抗干擾能力躍升，抗模糊算法實測效果驚人（數(shù)據(jù)披露）Open-AutoGLM 在最新版本中實現(xiàn)了抗干擾能力的重大突破，尤其在圖像模糊、低光照和噪聲干擾等復(fù)雜環(huán)境下，其識別準(zhǔn)確率顯著提升。核心升…

第一章：Open-AutoGLM特征工程革命的背景與意義在人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)迅猛發(fā)展的當(dāng)下，特征工程作為模型性能提升的核心環(huán)節(jié)，長期依賴人工經(jīng)驗與領(lǐng)域知識，成為制約建模效率的關(guān)鍵瓶頸。傳統(tǒng)流程中，數(shù)據(jù)科學(xué)家需手動完成缺…

考慮動態(tài)規(guī)劃： 設(shè)置狀態(tài) \(f_i\) 表示從 \(i\) 到 \(1\) 所需的最少資金。 則有狀態(tài)轉(zhuǎn)移（\(j\) 為 \(i\) 的祖先）： \(f_i = \min_{d_i-d_j \leq l_i}{f_j + (d_i-d_j)\cdot p_i+q_i}\). 對式子進(jìn)行簡化，變?yōu)?\(f_…

第一章：Open-AutoGLM 低功耗運行優(yōu)化在邊緣計算和移動設(shè)備上部署大語言模型面臨顯著的功耗挑戰(zhàn)。Open-AutoGLM 通過一系列系統(tǒng)級與算法級優(yōu)化，實現(xiàn)在資源受限環(huán)境下的高效推理，同時保持模型輸出質(zhì)量。模型量化壓縮 采用 INT8 量化策略對模型權(quán)…

簡介 RAG技術(shù)通過檢索增強(qiáng)生成解決大模型的兩大痛點：知識過時和幻覺問題。它將大模型的生成能力與外部知識庫結(jié)合，工作流程包括文檔預(yù)處理、嵌入存儲、查詢處理、相關(guān)文檔檢索和生成回答。核心技術(shù)包括文檔拆分、嵌入模型、混合檢索策略和生成對齊&…