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...
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...
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...
自注意力机制是 Transformer 架构的核心组件，它最早在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中被提出。它的作用是通过动态地计算每个 token 与其他 t...
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 ...
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...
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（Pretraini...
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...
AutoAWQ（Automatic Aware Quantization）是一个基于 AWQ（Activation-aware Weight Quantization for LLM） 算法的自动化量...
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：http...
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...
近年来，随着大型语言模型（LLM）的发展，基于文本语义的图像检索技术取得了显著进步。这些模型通过理解复杂的自然语言描述，能够更准确地捕捉文本的语义，从而提高检索的精度和效率。 基于文本语义的图像检索是...
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...
GPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2）是 OpenAI 开发的一种基于 Transformer 结构的自回归语言模型。它以无监督学习的方式在大规模文本数...
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