文章提供大模型(LLM)從入門到實戰(zhàn)的12個月完整學(xué)習(xí)路線，分為四個階段：階段1打牢Python、數(shù)學(xué)和深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)；階段2掌握Prompt工程、LangChain等核心框架；階段3學(xué)習(xí)模型微調(diào)與部署技術(shù)；階段4探索多模態(tài)與工程化應(yīng)用。每…

2026寒假集訓(xùn)第二周周記錄截至周六晚一共獨(dú)立做出題目5道CF，三道碼題集題目。分別的算法標(biāo)簽是模擬(8)； 做錯的題(還沒有補(bǔ)): CF:1.MIXING WATER沒有判斷出數(shù)據(jù)的單調(diào)性，所以沒有二分，再者，二分的題也已經(jīng)好久沒做…

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戰(zhàn)經(jīng)驗…

本文詳細(xì)介紹了一個包含8個章節(jié)的Transformer模型講義，從整體框架到具體實現(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…