模型量化是將高位寬參數(shù)(如Float32)轉(zhuǎn)換為低位寬(如INT8、INT4)的技術(shù)，旨在壓縮模型、提升推理速度并降低內(nèi)存占用。主要分為PTQ(后訓(xùn)練量化)和QAT(量化感知訓(xùn)練)兩種方式，可通過均勻/非均勻量化和不同粒度實(shí)現(xiàn)。針對大模型，權(quán)重量化、激活值…

生命的二元張力：弗洛伊德生的本能與死的本能理論解析 在經(jīng)典精神分析理論體系中，西格蒙德弗洛伊德（Sigmund Freud）晚年提出的“生的本能”（Eros）與“死的本能”（Thanatos）二元理論&…

文章系統(tǒng)介紹了多模態(tài)融合技術(shù)的演進(jìn)歷程，從早期融合、晚期融合到Transformer時(shí)代的深度交互，再到當(dāng)前主流的連接器范式和前沿的原生融合技術(shù)。詳細(xì)分析了不同融合方法的優(yōu)缺點(diǎn)、適用場景及工程實(shí)現(xiàn)，包括模態(tài)對齊、幻覺等常見問題的解決方案&…

大模型訓(xùn)練分為預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)和對齊三階段。預(yù)階段使用TB級數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)通用語言能力；微調(diào)階段通過GB級高質(zhì)量數(shù)據(jù)增強(qiáng)指令遵循能力；對齊階段確保輸出符合人類價(jià)值觀，遵循3H原則。三者共同構(gòu)成完整的大模型開發(fā)流程，從知識壓縮到任務(wù)適…

本文分享了作者在大模型崗位的完整面試經(jīng)歷，涵蓋一面至三面的面試過程和問題，包括Transformer結(jié)構(gòu)、BERT與GPT區(qū)別、LoRA原理等大模型核心知識點(diǎn)，以及算法題和職業(yè)規(guī)劃問題。作者擁有圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背景，成功通過面試并分享了實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)…

本文詳細(xì)介紹了一個(gè)包含8個(gè)章節(jié)的Transformer模型講義，從整體框架到具體實(shí)現(xiàn)，包括Encoder-Decoder結(jié)構(gòu)、文字向量化、位置編碼、多頭注意力機(jī)制、殘差連接與層歸一化、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及模型輸出等核心內(nèi)容。該講義旨在幫助讀者徹底掌握Transformer原理&a…

官網(wǎng)文檔：https://v2.tauri.app/learn/system-tray/ 有兩種方式可以添加系統(tǒng)托盤，一種是在js中，一種是在rust中，官方都有使用案例，其中要注意： 要記得在配置文件中添加這個(gè)特性。 這里我記錄一下在js中添…

文章探討了為什么大語言模型需要專門的硬件而非傳統(tǒng)CPU。LLM本質(zhì)上是數(shù)學(xué)工廠，執(zhí)行大規(guī)模并行矩陣乘法運(yùn)算。CPU因設(shè)計(jì)用于邏輯運(yùn)算和分支決策而不適合處理這種計(jì)算密集型任務(wù)。GPU通過大規(guī)模并行核心和Tensor Core優(yōu)化矩陣運(yùn)算，而Google的TPU采用脈動(dòng)陣…