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...
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...
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...
梯度提升树（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree）回归是一种集成学习方法，它通过逐步构建多个决策树来优化预测结果，尤其适用于回归问题。GBDT 通过“加法模型”逐步提高模型的预测能力，...
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