诸神缄默不语
诸神缄默不语

LLM的理论古往今来（持续更新ing...）

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录

要真说追是很难追上的，反正就……
作为一个笔记集锦。

最近更新时间：2023.6.8
最早更新时间：2023.6.7

文章目录

  • 2023年
  • 2019年

2023年

  1. The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget：（第一个版本的标题比较劲爆）大意就是说用LLM生成的数据再训练LLM会使LLM效果越来越烂
  2. Intelligence Primer

2019年

  1. Adapter：怎么说呢感觉就是在LLM里新加了一个模块，然后只调这个模块，不调全局参数。
    这样使得微调效率upup
    1. 论文
      1. (2019 ICML) Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP adapters
    2. 介绍博文：NLP中的Adapters是什么？ | Finisky Garden

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    本文围绕AI生成虚拟宠物展开，介绍这类依托人工智能技术诞生的虚拟伙伴，能实现24小时不间断陪伴聊天，为人们解闷。文中详细阐述其技术基础，包括自然语言处理、机器学习等；分析多样功能，如个性化互动、情绪回应等；探讨在独居人群、压力大者等不同群体中的应用场景，最后总结其为人们生活带来的积极影响及未来发展潜力，展现AI虚拟宠物在陪伴领域的独特价值。一、AI生成虚拟宠物的诞生背景与技术基石在快节奏的现代社会
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  • D13-0729-阿凡提 阿凡提在冰川
    D13D13-0729-阿凡提如何避开听力训练中的常见坑——Zoe分享听力训练中的常见坑听力训练中的常见坑看不懂，写不出：生词障碍，背景知识能看看懂，写不出：口音、语音现象（连读、弱读、爆破等）、语法一些语音现象失去爆破：两个爆破音连在一起，前面的失去爆破击穿：辅音、爆破音后面接h一般不发音，Youkown听力练习最大的坑听完不复习表现：：听完不对材料进行复习，仅仅对一些错词进行更正，不做进一步拓
  • 【大模型微调实战】4. P-Tuning爆款文案生成：让模型学会小红书“爽感”写作，转化率提升300% AI_DL_CODE 大模型微调P-Tuning小红书文案爆款生成情绪强化自然语言生成提示工程
    摘要：在内容营销竞争白热化的当下，普通文案已难以突破流量壁垒。本文聚焦P-Tuning技术在小红书爆款文案生成中的落地应用，通过参数化提示向量优化，将抽象的“爽感”写作转化为可量化、可训练的技术指标。文中提出“六步成文法”，从情绪化数据集构建到爆款元素复刻，完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调，使文案点击率从2.1%提升至8.7%，爆文率提高5倍，单条文案带货超8万元。核心创新
  • 2018年中南大学中英翻译 某翁
    参考：20180827235856533.jpg【1】机器学习理论表明，机器学习算法能从有限个训练集样本上得到较好的泛化【1】Machinelearningtheoryshowsthatmachinelearningalgorithmcangeneralizewellfromfinitetrainingsetsampleslimited有限的infinite无限的【2】这似乎违背了一些基本的逻辑准
  • 【三桥君】MCP中台，究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控？如何以MCP为核心设计AI应用架构？ 三桥君 《三桥君MCP落地方法论》《三桥君AI大模型落地方法论》#《三桥君AI产品方法论》人工智能AI产品经理MCPAPI三桥君系统架构llama
    你好，我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始引入大语言模型（LLM）以提升用户体验和运营效率。然而，如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢？传统的系统架构往往难以应对AI应用的高并发、低延迟和灵活扩展需求，因此，从整体架构角度设计AI应用架构显得尤为重要。本文三桥君将深入探讨以MCP为核心的AI应用架构，并分析多种部署方式的优劣势，为企业在AI落地
  • 08.学习闭环三部曲：预习、实时学习、复习 0058b195f4dc
    人生就是一本效率手册，你怎样对待时间，时间就会给你同比例的回馈。单点突破法。预习，实时学习，复习。1、预习：凡事提前【计划】（1）前一晚设置三个当日目标。每周起始于每周日。（2）提前学习。预习法进行思考。预不预习效果相差20％，预习法学会提问。（3）《学会提问》。听电子书。2.实时学习（1）（10％）相应场景，思维导图，快速笔记。灵感笔记。（2）大纲，基本记录，总结篇。3.复习法则，（70％），最
  • 如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能深度学习ai
    如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程，揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制，并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧，帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
  • 李汶翰、徐娇领衔主演，杭州2022年亚运组委会授权电视剧《泳往直前》阵容官宣！ 楚离杜子腾
    今日，杭州亚组委授权电视剧《泳往直前》阵容官宣，由黄克敏执导，李汶翰、徐娇领衔主演。《泳往直前》是亚运会筹备工作启动以来,着手谋划创作的亚运主题文艺精品项目之一，也是杭州亚组委官方授权拍摄的唯一一部亚运主题电视剧。《泳往直前》主要讲述了四名背景各异，独具个性的少年在泳池奋力拼搏、执着追梦的故事。中年失意的游泳教练梁友光，为了证明自己的能力，四处挖掘游泳的好苗子冲刺亚运会，在发现了毫无训练经验却颇有
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    点击“AladdinEdu，同学们用得起的【H卡】算力平台”，H卡级别算力，按量计费，灵活弹性，顶级配置，学生专属优惠。用Python动画演示损失函数优化过程，数学公式具象化读者收获：直观理解模型训练本质，破除"数学恐惧症"当盲人登山者摸索下山路径时，他本能地运用了梯度下降算法。本文将用动态可视化技术，让你像感受重力一样理解AI训练的核心原理——无需任何数学公式推导。一、梯度下降：AI世界的"万有
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    最近，ChatGPT大热，据说可以写论文，编故事，好像无所不能。于是，我给它出了个题目：写一篇5万字的科幻小说。人物：刘若愚，化学家；刘子琪，大律师；仔仔，刘子琪的宠物猫；周金凝，医生；刘泽余，大侦探；赵政淇，程序猿；杰夫（Jeff）机器人它给我的回答是：我很抱歉，我是一个AI语言模型，无法写出如此长篇的小说。但我可以为您提供一些写作灵感和指导：确定故事背景和时间线：在科幻小说中，背景和时间线非常
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    第一章神经层：代码编织的"脑电图"1.1注意力权重的量子跃迁当Claude3.5Haiku处理"达拉斯所在州的首府"这类问题时，其注意力权重图谱呈现出量子跃迁特征。研究团队通过归因图技术捕捉到：在输入"达拉斯"的瞬间，模型内部Texas节点的激活强度达到87.6%，首府概念节点同步飙升至79.3%。这种非线性激活模式与人类大脑的默认模式网络惊人相似。模型层级激活时序决策路径可解释性神经层300ms
  • 2023-06-14 幸福心理学
    焦点日记分享第3天在焦点如此独特的基本精神之下，焦点历程中存有与一般咨询晤谈共通的基本技巧，常是较少被着墨与强调的，甚至有些咨询师还会以为焦点并没有基本的咨询技巧。然而，缺少基本的咨询技巧训练，咨询师其实难以将焦点顺利推进。
  • 基于深度学习的目标检测算法综述：从RCNN到YOLOv13，一文看懂十年演进！ 人工智能教程 深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶YOLO机器学习
    一、引言：目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕，2014年RCNN横空出世，目标检测从此进入“深度时代”。十年间，算法从两阶段到单阶段，从Anchor-base到Anchor-free，从CNN到Transformer，从2D到3D，从监督学习到自监督学习，迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法，带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
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    “竹林七贤”这个词语并不陌生，但这七贤都包括谁，此前我是真不知道，我想以后我也未必能全都记住。但起码通过阅读《世说新语》，我对这个七人小组有了初步的了解。陈留阮籍、谯国嵇康、河内山涛三人年皆相比，康年少亚之。预此契者，沛国刘伶、陈留阮咸、河内向秀、琅邪王戎。七人常集于竹林之下，肆意酣畅，故世谓“竹林七贤”。我看的那本《魏晋风华：轻松读懂《世说新语》》里说道：竹林七贤会集大约起于正始五年即公元244
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    1.1 Microsoft Office for Mac 2011      大客户版，自行搜索。      1.2 Latex （MacTex）:      系统环境：https://tug.org/mactex/     &nb
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    1. 将Jenkins程序目录copy过去      源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面            tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
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    问题：在使用HTTP协议实现应用间接口通信时，服务端读取客户端请求过来的数据，会用到request.getInputStream()，第一次读取的时候可以读取到数据，但是接下来的读取操作都读取不到数据   原因： 1. 一个InputStream对象在被读取完成后，将无法被再次读取，始终返回-1； 2. InputStream并没有实现reset方法（可以重
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    网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。 这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的话推荐给更多的人，让更多的人看到、纠正以及补充。 1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where
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    ubuntu创建账号的方式通常用到两种：useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法，步骤如下： 1:useradd    使用useradd时，如果后面不加任何参数的话，如：sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户：无home directory ,无密码,无系统shell。 顾应该如下操作：  
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    　一、df显示文件系统的使用情况，与du比較，就是更全盘化。 　　最经常使用的就是 df -T，显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 　　举比例如以下： 　　[root@localhost ~]# df -T 　　Filesystem                   Type &n
  • [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象 ctfzh VOandroidsqlite反射Cursor
    在写DAO层时，觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了，就写了一个工具类，用到了反射，可以把查询记录的值装到对应的VO里，也可以生成该VO的List。   使用时需要注意： 考虑到Android的性能问题，VO没有使用Setter和Getter，而是直接用public的属性。 表中的字段名需要和VO的属性名一样，要是不一样就得在查询的SQL中
  • 该学习笔记用到的Employee表 vipbooks oraclesql工作
        这是我在学习Oracle是用到的Employee表，在该笔记中用到的就是这张表，大家可以用它来学习和练习。 drop table Employee; -- 员工信息表 create table Employee( -- 员工编号 EmpNo number(3) primary key, -- 姓
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