在大語言模型（LLMs）的發(fā)展歷程中，「規(guī)模效應(yīng)」始終是性能提升的核心驅(qū)動力。從GPT3的1750億參數(shù)到GPT4的萬億級架構(gòu)，模型通過海量文本的「下一個token預(yù)測」任務(wù)（NTP）學(xué)習(xí)語言規(guī)律，但這種純粹的自監(jiān)督訓(xùn)練逐漸暴露出局限性：模型更擅長「記憶」而非「推理」，面對復(fù)雜問題時容易陷入「模式匹配」而非邏輯推導(dǎo)。與此同時，強化學(xué)習(xí)（RL）在對齊人類偏好（如RLHF）和提升推理能力上展現(xiàn)潛力，但傳統(tǒng)RL依賴昂貴的人工標(biāo)注或...

1.數(shù)據(jù)并行1.1數(shù)據(jù)并行的定義與原理數(shù)據(jù)并行是一種常見的并行計算策略，它通過將數(shù)據(jù)集分割成多個子集，然后在多個處理器或計算節(jié)點上并行處理這些子集來加速計算過程。每個處理器或節(jié)點處理的數(shù)據(jù)子集是整個數(shù)據(jù)集的一部分，它們獨立地執(zhí)行相同的計算任務(wù)，最終將結(jié)果匯總以得到全局結(jié)果。在深度學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)并行通常用于訓(xùn)練大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。例如，在訓(xùn)練一個圖像分類模型時，可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集分割成多個小批量（minibatch）...

在深度學(xué)習(xí)的分布式訓(xùn)練中，如何高效地同步梯度并更新模型參數(shù)，一直是困擾研究人員的關(guān)鍵問題。AllReduce操作以其高效、去中心化的特性，成為了分布式訓(xùn)練中的“同步神器”。本文將深入剖析AllReduce的工作原理、實現(xiàn)步驟以及其在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用場景，帶你一探究竟，解鎖分布式訓(xùn)練的高效秘訣！一、AllReduce的定義AllReduce是一種集體通信操作，用于在多個進程（或設(shè)備）之間高效地聚合數(shù)據(jù)，并將聚合后的結(jié)果廣播給所有進...

圖片近年來，人工智能領(lǐng)域在多模態(tài)學(xué)習(xí)方面取得了顯著進展，相關(guān)模型能夠理解和關(guān)聯(lián)圖像與文本等不同數(shù)據(jù)類型的信息。OpenAI的CLIP（對比語言圖像預(yù)訓(xùn)練）和Google的SigLIP（語言圖像預(yù)訓(xùn)練的Sigmoid損失函數(shù)）是其中最具影響力的成果。這些模型革新了機器對視覺和文本信息的解讀與關(guān)聯(lián)方式，使得從圖像分類到零樣本學(xué)習(xí)等各類應(yīng)用成為可能。本文將對CLIP和SigLIP的架構(gòu)、訓(xùn)練范式及關(guān)鍵差異進行剖析。1.CLIP：對比語言圖像預(yù)訓(xùn)...

目前，Transformer模型展現(xiàn)出了強大的性能。而了解Transformer模型的參數(shù)量對于評估模型的規(guī)模、復(fù)雜度以及計算資源需求等具有重要意義。下面將詳細闡述如何計算Transformer模型的參數(shù)量。一、Transformer模型的基本結(jié)構(gòu)回顧Transformer模型主要由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）組成。其中，編碼器包含多個相同的層級，每個層級包括多頭自注意力機制（MultiHeadSelfAttention）和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FeedForwardNeuralNetwork...

從智能對話到圖像生成，從文本創(chuàng)作到數(shù)據(jù)分析，大模型的應(yīng)用場景無處不在。然而，對于初入大模型領(lǐng)域的小白來說，面對眾多的專業(yè)術(shù)語和復(fù)雜的概念，可能會感到無從下手。別擔(dān)心，本文為你整理了大模型基礎(chǔ)知識點近100個名詞解釋，助你輕松開啟大模型的學(xué)習(xí)之旅！一、模型架構(gòu)與基礎(chǔ)概念1.LLM（大語言模型，LargeLanguageModel）基于海量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，如GPT系列、BERT等，能夠理解和生成自然語言文本，完成復(fù)雜對...

如果有人問目前最火的基礎(chǔ)模型是啥？那我一定回答是Transformer模型。Transformer模型自2017年提出以來，一直深受大家喜歡，其架構(gòu)主要分為三種變體：DecoderOnly、EncoderOnly和EncoderDecoder，每種變體都有其獨特的特點和應(yīng)用場景。一、僅編碼器架構(gòu)（Encoderonly）1.1工作流程僅編碼器架構(gòu)的工作流程如下：嵌入層處理：對輸入文本的每個單詞或標(biāo)記進行處理。將每個單詞或標(biāo)記映射到一個固定維度的向量空間中，形成初始的詞...

當(dāng)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(xùn)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(yù)測的統(tǒng)計模型。它假設(shè)當(dāng)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(biāo)記從序列中其他標(biāo)記接收的注意力程度，但它沒有考慮標(biāo)記的順序。實際上，注意力機制將序列視為一個標(biāo)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(biāo)記的順序，并對標(biāo)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(xué)習(xí)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(dāng)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(xùn)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(xué)習(xí)需要大量帶有標(biāo)注的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，使其能夠?qū)π碌臄?shù)據(jù)進行準(zhǔn)確的分類或預(yù)測。然而，獲取高質(zhì)量的標(biāo)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(xùn)練一個能夠準(zhǔn)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(biāo)注，標(biāo)記出圖像中動物的種...

最近，國內(nèi)大模型界可謂是“風(fēng)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(dāng)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(xué)’‘生物學(xué)’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(xué)。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(xué)習(xí)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(fù)出...

一、強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概述強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)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(biāo)便是通過不斷試錯，學(xué)習(xí)到能最大化長期累積獎勵的策略（policy）。大語言模型的預(yù)訓(xùn)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(yù)訓(xùn)練后的模型像是個“知識...