在大型语言模型（LLM）的微调江湖中，参数高效微调（PEFT）技术正以“四两拨千斤”的姿态颠覆传统训练范式。其中，Lora（Low-Rank Adaptation）与QLora（Quantized Low-Rank Adaptation）这对“双生花”凭借独特优势，成为开发者手中的利器。本文将深入剖析二者的技术内核、资源消耗与适用场景，助你在资源与精度间找到完美平衡点。

循环神经网络（RNN）为处理序列数据提供了基础框架，但其在长序列处理上的局限性促使了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的诞生。LSTM 通过精细的门控机制和细胞状态，有效地解决了梯度问题，能够处理复杂的长序列数据。GRU 则在保持一定性能的同时，通过简化结构提高了训练效率。在实际应用中，我们需要根据具体任务的特点和需求，选择合适的模型。希望通过本文的介绍，你对 RNN、LSTM 和

过去十年，人工智能领域最震撼的变革之一，是模型参数量从百万级飙升至万亿级。从GPT-3的1750亿参数到GPT-4的神秘规模，再到谷歌Gemini的“多模态巨兽”，参数量仿佛成了AI能力的代名词。但参数真的是越多越好吗？这场“军备竞赛”背后，是否隐藏着更底层的规律？今天，我们拆解参数量的决定性因素，并透过Scaling Law（尺度定律）的视角，窥探AI发展的终极密码。

在自然语言处理（NLP）领域，大规模语言模型（Large Language Models, LLM）正引领着一场技术革命。这些模型以其庞大的参数规模、强大的语言理解能力和广泛的应用场景，成为人工智能研究与应用中的一颗璀璨明星。本文将深入探讨LLM的基本概念、发展历程、构建流程以及其在多个领域的应用。

SiliconFlow（硅基流动）是专注于生成式AI的计算基础设施平台，提供大模型推理引擎（SiliconLLM）、文生图/视频加速库（OneDiff）及模型云服务平台（SiliconCloud），旨在降低AI模型的部署和推理成本。

全连接层以及反向传递的理解与手动实现

循环神经网络（RNN）为处理序列数据提供了基础框架，但其在长序列处理上的局限性促使了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的诞生。LSTM 通过精细的门控机制和细胞状态，有效地解决了梯度问题，能够处理复杂的长序列数据。GRU 则在保持一定性能的同时，通过简化结构提高了训练效率。在实际应用中，我们需要根据具体任务的特点和需求，选择合适的模型。希望通过本文的介绍，你对 RNN、LSTM 和

基于U-net和deeplabv+的航拍街道语义分割

均方误差（MSE），L2范式与闵可夫斯基距离，交叉熵误差（cross_entropy_error），极大似然损失函数（LR）的函数公式，应用场景以及代码的实现

解放双手，拒绝调参！！！自动搜索超参数！！！！！