当向大语言模型(LLM)提出查询时，模型会为其词汇表中的每个可能标记输出概率值。从这个概率分布中采样一个标记后，我们可以
我们上次发了用PyTorch从零开始编写DeepSeek-V2的文章后，有小伙伴留言说希望介绍一下Llama 3。那么今
爱德华·蒙克(Edvard Munch)的"蒙特卡洛赌场的轮盘桌"(1892)蒙特卡洛方法的起源与发展1945年，在第二
注意力机制已经成为深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）中不可或缺的组成部分。通过使模型能够选择性地关注输入数据中最
尽管LLMs的巨大规模使其在广泛的应用场景中表现卓越,但这也为其在实际问题中的应用带来了挑战。本文将探讨如何通过压缩LL
在商业分析中，"时间"是一个核心概念。我们基于时间组件来分析销售数据、收入、利润、增长，甚至进行预测。然而，对于初学者来
在机器学习和深度学习项目中,数据处理是至关重要的一环。PyTorch作为一个强大的深度学习框架,提供了多种灵活且高效的数
随着多代理系统的出现,强化学习的复杂性不断增加。为了管理这种复杂性,像 TorchRL 这样的专门工具提供了一个强大的框
给定一个模型架构、数据类型、输入形状和优化器,你能否计算出前向传播和反向传播所需的GPU内存量?要回答这个问题,我们需要
时间序列是一种特殊的存在。这意味着你对表格数据或图像进行的许多转换/操作/处理技术对于时间序列来说可能根本不起作用。"特
可视化时间序列数据是具有挑战性,尤其是涉及多个数据集时。精心设计的可视化不仅能清晰地传达信息,还能减少观察者的认知负荷,
正则化是一种强大的技术,通过防止过拟合来提高模型性能。本文将探索各种XGBoost中的正则化方法及其优势。为什么正则化在
LLM自我改进的典型范式是在自生成数据上训练LLM,但是其中的部分数据可能有害,所以应该被过滤掉。但是目前的工作主要采用
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深度神经网络在识别模式和进行预测方面表现出色,但在涉及图像识别任务时,它们常常难以区分相似个体的图像。三元组损失是一种强
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LLM可以处理长达100,000个token的输入,但在生成超过2,000词的适度长度输出时仍然面临困难,因为模型的有效
SAM2（Segment Anything 2）是Meta开发的一个新模型，可以对图像中的任何物体进行分割，而不局限于特
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