vLLM简介vLLM是一个专为大型语言模型设计的加速推理框架。降低GPU资源消耗：通过更高效的资源管理减少VRAM占用。提升模型对话的并发量：允许更多的用户同时与模型交互，而不影响性能。Very Large Language Model Inference作为一个高效的推理框架，通过KV Cache和Page Attention等优化技术，显著降低了GPU资源消耗并提升了模型对话的并发量。希望本文

大模型归一化是深度学习领域中的重要技术。通过选择合适的归一化方法和位置，可以显著提高模型的训练稳定性和性能。无论是BatchNorm、LayerNorm、RMSNorm还是DeepNorm，每种方法都有其独特的优势和适用场景。理解并合理应用这些归一化技术，将有助于构建更高效、更稳定的深度学习模型。

旋转位置编码作为一种创新的位置编码方法，成功地克服了传统位置编码方式的局限性，成为现代大模型中不可或缺的一部分。它不仅提升了模型对 token 位置关系的理解能力，还在计算效率上表现出色。未来，随着更多研究的深入，旋转位置编码有望在更多的应用场景中发挥重要作用，推动自然语言处理领域的进一步发展。

Maxpooling 作为一种经典的下采样方法，在深度学习中扮演着不可或缺的角色。它不仅能够有效降低特征图的维度，保留重要特征，还能增强模型的泛化能力和鲁棒性。尽管存在一定的局限性，但在适当的场景下，Maxpooling 依然是一种非常有效的工具。参考文献。

期望最大化算法是一种在统计建模中用于寻找参数最大似然估计或最大后验估计的迭代方法。在面对包含潜在变量（隐变量）或缺失数据的概率模型时，传统的参数估计方法往往面临困境，而 EM 算法能够巧妙地解决这类问题。以高斯混合模型为例，数据可能由多个高斯分布混合而成，但我们并不知道每个数据点具体来自哪个高斯分布，这里每个数据点所属的高斯分布类别就是隐变量。EM 算法通过迭代的方式，逐步逼近最优的参数估计值，使

人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）是人工智能领域的核心技术之一，近年来在图像识别、自然语言处理、医疗诊断等多个领域取得了显著成果。本文旨在为初学者提供一个全面的人工神经网络入门指南，涵盖其基本原理、常见结构、优化策略以及代码实现。通过本文，读者将能够理解神经网络的基本概念，并掌握如何在实际项目中应用这些技术。人工神经网络的基本原理是模拟人脑神经元的工作

LangChain 以其组件化架构、链式操作和智能集成，显著简化了智能应用的开发流程，提升了效率与创新能力。它不仅为开发者提供了强大的技术支持，更为各行业的数字化转型注入了新的活力。

ROUGE，全称为Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation，即面向召回率的要点评估辅助指标。它的核心思想是通过对比生成文本与参考文本在词汇、短语层面的重叠情况，评估生成文本对参考文本关键信息的覆盖程度。简单来说，ROUGE指标就像一个“裁判”，通过打分来评判生成文本的质量。它的独特之处在于，它更关注生成文本是否捕捉到了参考文本中的关键信息，

人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）是人工智能领域的核心技术之一，近年来在图像识别、自然语言处理、医疗诊断等多个领域取得了显著成果。本文旨在为初学者提供一个全面的人工神经网络入门指南，涵盖其基本原理、常见结构、优化策略以及代码实现。通过本文，读者将能够理解神经网络的基本概念，并掌握如何在实际项目中应用这些技术。人工神经网络的基本原理是模拟人脑神经元的工作

文本分类是自然语言处理领域的一项核心任务，其定义为将文本数据按照特定的规则或标准划分到预先定义的一个或多个类别中。这些类别可以基于主题、情感、意图等多种维度进行划分。例如，在新闻领域，文本分类可将新闻文章归类到政治、经济、科技等不同主题类别；在社交媒体分析中，可将用户评论分为正面、负面、中性等情感类别。文本分类的应用范围极为广泛，涵盖了信息检索、文本挖掘、智能推荐系统等多个领域。通过对文档进行分类