當下，大模型微調(diào)成為了備受關(guān)注的焦點之一。然而，對于大模型微調(diào)是否具有技術(shù)含量以及技術(shù)含量的大小，業(yè)內(nèi)存在著不同的聲音。本文將從多個維度，結(jié)合具體數(shù)據(jù)，深入探討大模型微調(diào)的技術(shù)含量。一、數(shù)據(jù)質(zhì)量：技術(shù)含量的第一道分水嶺微調(diào)的核心邏輯是?用特定數(shù)據(jù)雕刻模型能力?，但數(shù)據(jù)質(zhì)量直接決定成敗：低技術(shù)含量做法?：直接套用現(xiàn)成開源數(shù)據(jù)（如Alpaca格式），僅能生成“正確但平庸”的回答；高技術(shù)含量實踐?：1.通過...

從圖像識別到自然語言處理，這些模型正逐漸打破模態(tài)之間的壁壘，展現(xiàn)出前所未有的潛力。今天，我們將深入探討CLIP、BLIP系列、LLaVA、miniGPT4和InstructBLIP這些熱門多模態(tài)大模型，通過對比它們的架構(gòu)、性能、應(yīng)用場景和優(yōu)缺點，為你揭示它們各自的特點和未來的發(fā)展方向。究竟是哪一款模型能夠在多模態(tài)領(lǐng)域脫穎而出？讓我們一探究竟！1.CLIP模型1.1核心架構(gòu)與訓練方法CLIP（ContrastiveLanguage–ImagePretraining）是由OpenAI...

圖片今天咱們來嘮嘮那些聽起來高大上、實則超實用的注意力機制：MHA、MQA、GQA和MLA。是不是光看這些縮寫就頭大了？別怕，我這就帶你一文看懂它們的原理和計算公式，讓你輕松掌握這些前沿技術(shù)1.MHA（MultiHeadAttention）1.1原理與公式多頭注意力機制（MHA）是Transformer架構(gòu)的核心組成部分，其原理是將輸入數(shù)據(jù)通過不同的“頭”進行多次注意力計算，然后將這些計算結(jié)果拼接起來，再通過一個線性變換得到最終的輸出。這種機制...

BertViz的核心功能注意力矩陣可視化BertViz通過交互式的注意力矩陣視圖，展示了模型在處理文本時各個層和注意力頭的權(quán)重分布。用戶可以直觀地看到模型如何捕捉單詞之間的上下文關(guān)系。多視圖模式HeadView：可視化同一層中一個或多個注意力頭的注意力模式，幫助分析單個注意力頭的行為。ModelView：提供跨所有層和注意力頭的全局視圖，展示注意力分布的整體情況。NeuronView：可視化單個神經(jīng)元的查詢和鍵向量，揭示其在計算注意力...

隨著GPT4O生圖的橫空出世，圖像生成領(lǐng)域再次掀起了巨浪。許多人猜測其背后運用了自回歸模型，那么自回歸模型究竟是什么？它與擴散模型生圖又有何不同？今天，就讓我們深入探討這兩種模型的奧秘，一窺它們在圖像生成領(lǐng)域的優(yōu)勢與局限，看看誰才是未來圖像生成的真正王者！1.自回歸模型概述1.1定義與原理自回歸模型（AutoregressiveModel，簡稱AR模型）是一種用于時間序列分析和預測的統(tǒng)計模型。它假設(shè)當前值與之前若干個值存在線...

在人工智能領(lǐng)域，尤其是深度學習中，注意力機制已經(jīng)成為一種不可或缺的技術(shù)，它賦予了模型類似人類的“聚焦”能力，讓模型能夠從海量信息中篩選出關(guān)鍵部分進行處理。今天，我們就來深入探討一下15種常見的注意力機制，幫助大家更好地理解它們的特點和應(yīng)用場景。1.軟注意力（確定性注意力）軟注意力機制是一種確定性的注意力分配方式。它會給輸入數(shù)據(jù)的每個部分都分配一個權(quán)重，這些權(quán)重通過某種可學習的函數(shù)計算得出，通常是基...

Transformer的關(guān)鍵組件之一是位置嵌入。你可能會問：為什么呢？因為Transformer中的自注意力機制是排列不變的；這意味著它計算輸入中每個標記從序列中其他標記接收的注意力程度，但它沒有考慮標記的順序。實際上，注意力機制將序列視為一個標記集合。因此，我們需要另一個稱為位置嵌入的組件，它可以考慮標記的順序，并對標記嵌入產(chǎn)生影響。但是，位置嵌入有哪些不同類型，它們又是如何實現(xiàn)的呢？在本文中，我們將研究三種主要...

?家人們誰懂啊?！DeepSeek連續(xù)兩天向AI圈扔出炸彈后，今天又甩出一個王炸——?DeepGEMM?！這玩意兒簡直可以稱作一鍵榨干顯卡性能，讓算法速度原地蕪湖起飛??。本摸魚小編帶你們盤一盤這個讓碼農(nóng)狂喜、資本沉默的「算力永動機」！一、啥是DeepGEMM？先來給大家介紹一下，DeepGEMM是一款專注于FP8高效通用矩陣乘法（GEMM）的庫。咱都知道，矩陣乘法在深度學習里那可是家常便飯，就像是蓋房子時的磚頭，少了它啥都干不成。而De...

當前AI在推理能力提升上遇到了諸多瓶頸，這在一定程度上限制了其進一步發(fā)展和廣泛應(yīng)用。在傳統(tǒng)的AI訓練中，模型對大量監(jiān)督數(shù)據(jù)的依賴是一個顯著問題。監(jiān)督學習需要大量帶有標注的數(shù)據(jù)來訓練模型，使其能夠?qū)π碌臄?shù)據(jù)進行準確的分類或預測。然而，獲取高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)往往需要耗費大量的人力、物力和時間。以圖像識別為例，為了訓練一個能夠準確識別各種動物的AI模型，需要人工對大量的動物圖像進行標注，標記出圖像中動物的種...

最近，國內(nèi)大模型界可謂是“風起云涌”，kimik1.5和DeepSeekV3這兩位“大俠”橫空出世，一路“殺瘋了”，不斷向OpenAI和其他海外大模型的霸主地位發(fā)起挑戰(zhàn)。這不禁讓人想起了那句網(wǎng)絡(luò)梗：“一山更比一山高，一模更比一模強！”今天，咱們就來好好對比一下這兩位國內(nèi)大模型界的“當紅炸子雞”，看看它們到底有何不同，順便再和海外頂尖的OpenAIo1對比一下，看看咱們離國際頂尖水平還有多遠。接下來，咱們就來詳細對比一下這三位...

什么是混合專家模型MoE呢？混合專家模型MoE是一種能讓大型語言模型（LLM）質(zhì)量變好的技術(shù)。它主要由兩部分組成：專家——現(xiàn)在每個前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FFNN）層都有好多個“專家”，每次可以用其中一部分。“專家”一般也是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。門控網(wǎng)絡(luò)——它能決定把哪些tokens送到哪些專家那兒。在帶混合專家模型MoE的大型語言模型的每一層，都能看到這些有點專門作用的專家:要知道，這里的‘專家’可不是像‘心理學’‘生物學’這種特定...

1.擴散模型研究現(xiàn)狀1.1定義與基本原理擴散模型是一種深度生成模型，其靈感來源于非平衡熱力學。它通過定義一個馬爾可夫鏈，逐漸向真實數(shù)據(jù)中添加隨機噪聲（前向過程），然后學習反向擴散過程（逆擴散過程），從噪聲中構(gòu)建所需的數(shù)據(jù)樣本。擴散模型包括兩個主要步驟：前向擴散過程和反向去噪過程。在前向擴散過程中，模型逐步向數(shù)據(jù)添加噪聲，直到數(shù)據(jù)完全轉(zhuǎn)化為噪聲；在反向去噪過程中，模型從純噪聲開始，逐步去除噪聲，恢復出...

一、強化學習基礎(chǔ)概述強化學習是機器學習的一個分支，核心在于智能體（agent）與環(huán)境（environment）的交互。智能體執(zhí)行動作（action），環(huán)境隨之反饋獎勵（reward）和新的狀態(tài)（state）。智能體的目標便是通過不斷試錯，學習到能最大化長期累積獎勵的策略（policy）。大語言模型的預訓練依賴海量無監(jiān)督文本數(shù)據(jù)，構(gòu)建起龐大的參數(shù)空間來捕捉語言規(guī)律。然而，這一過程存在諸多短板：缺乏任務(wù)針對性：預訓練后的模型像是個“知識...

說到Transformer，就不能不提它的好搭檔——LayerNormalization（LayerNorm），簡稱LN。你可能要問，為啥Transformer要用LN而不是BatchNormalization（BN）呢？這背后可是有大學問的。在聊“二選一”的問題前，我們先介紹下什么是LayerNormalization？什么是BatchNormalizationLayerNormalization（層規(guī)范化）LayerNormalization（簡稱LN），是一種在深度學習中使用的規(guī)范化技術(shù)，由JimmyLeiBa和JamieRyanKiros等人在2016年提出...

1、監(jiān)督學習今天我們來聊聊機器學習中的那些“監(jiān)督”的事兒。你知道嗎？在機器學習的江湖里，有那么幾種學習方式，它們各自有著不同的門派和絕學。咱們今天就先從“監(jiān)督學習”開始說起。1.1來源與定義監(jiān)督學習，這個名字聽起來是不是有點像咱們上學時老師手把手教我們做題的感覺？其實，它的原理還真有點兒類似。在機器學習中，監(jiān)督學習是一種需要“老師”（也就是我們?nèi)祟悾┨峁藴蚀鸢竵碛柧毮Ｐ偷姆椒?。這種學習方式最早可...