对抗生成网络（Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，它通过两个神经网络生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的对抗过程进行训练。通过这种对抗过程...
本文将从零开始，详细讲解如何使用递归神经网络（RNN/GRU/LSTM）实现文本情感分类。我们将基于 PyTorch 从头构建一个模型，并应用于情感分析任务。内容涵盖数据预处理、构建词汇表、分词器、模型搭建与训练，最终完...
直接微调（全量微调）会更新模型的所有参数，根据特定数据集对模型的权重进行全面优化。这种方式能够充分利用模型的全部参数来适应新任务，理论上可以获得最佳性能，但需要大量的计算资源和时间。 LoRA（Low-Rank Adap...
Qwen2.5-0.5B-Instruct 是阿里云 Qwen 团队开发的 Qwen2.5 系列语言模型中的一个指令微调模型，参数规模为 0.5B，类型为因果语言模型，经过了预训练（Pretraining）和后续训练（P...
AutoAWQ（Automatic Aware Quantization）是一个基于 AWQ（Activation-aware Weight Quantization for LLM） 算法的自动化量化工具，通过智能选择...
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，旨在利用GPU的强大计算能力来加速计算密集型任务。 Doc：https://docs.n...
在深度学习和高性能计算领域，浮点数的精度和计算效率一直是关键问题。随着模型规模的不断增大，如何在保持精度的同时提高计算效率成为了一个重要的研究方向。FP8 作为一种新兴的低精度浮点数格式，正在逐渐引起广泛关注。 1. F...
Ollama 是一个开源的人工智能平台，它主要用于提供强大的 AI 模型接口，并帮助开发者和团队快速构建、集成和管理 AI 应用。Ollama 通过提供本地化的 AI 模型，可以帮助用户在不依赖外部 API 的情况下运行...
Ollama 是一个开源的人工智能平台，它主要用于提供强大的 AI 模型接口，并帮助开发者和团队快速构建、集成和管理 AI 应用。Ollama 通过提供本地化的 AI 模型，可以帮助用户在不依赖外部 API 的情况下运行...
逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于分类问题的统计方法，适用于二分类问题。其核心是通过Sigmoid 函数将线性回归的结果映射到概率区间 [0,1]，通常用于预测某事件是否发生。逻辑回归...
std::lock 是一个 C++ 用于避免死锁的工具，用于一次性锁住多个互斥锁（std::mutex），它通过确保锁定顺序一致，避免了死锁的发生。死锁是指程序中有多个共享资源，通常情况下，多个共享资源需要多个互斥锁来保...
std::mutex 是 C++11 引入的用于 多线程同步 的类，它提供了 互斥锁（mutex）机制，确保同一时刻只有一个线程能够访问某个共享资源，从而防止多个线程同时修改共享数据时引发 数据竞争 问题。 1. 问题场...
在训练深度模型（如 RNN、Transformer）时，由于网络层数较深，随着训练进行，网络各层的输入分布不断变化，这会导致训练变慢，甚至无法收敛。为了解决这个问题，层归一化（LN）应运而生。它通过标准化每一层的输出，减...
Batch Normalization（BN）主要解决的是内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）问题。该问题指的是深度神经网络在训练过程中，每一层的输入分布会随着前面层参数的更新而变化，从而导...
冀公网安备13050302001966号