你会发现，在大多数情况下，这种精度的损失是可以接受的，因为你试图为内存占用进行优化。记住，量化的目标是通过降低模型权重的精度来减少存储和训练模型所需的内存。通过应用量化，你可以将存储模型参数所需的内存消耗减少到仅两GB，使用16位半精度节省了50%，你可以通过将模型参数表示为8位整数进一步减少50%的内存占用，这只需要1GB的GPU RAM。请注意，在这些情况下，你仍然有一个十亿参数的模型。这里的

package example;//Fig. 3.1: Addition.java//Addition program that displays the sum of two numbers.//By Pandenghuang@163.comimport javax.swing.JOptionPane;; // program uses class Scannerpublic cl

1. 定理三

需求说明：需要将下表中C列的内容按逗号拆分成独立的单元格。首先想到的方法是使用Excel的分列功能（Textto Column），将C列拆分成多行多列，如下所示。剩下的问题就是：如何将这个分列后的数据块串联成一个单列数据?可使用Offset函数满足此需求。（在Excel中，OFFSET函数的功能为以指定的引用为参照系，通过给定偏移量得到新的引用。） 具体步骤：1.      观察到分列后有很多空的

资产负债表：一些指标：代码如下：Public Sub 资产负债表计算()'选择“资产负债表”Sheets("资产负债表").Select'计算“流动资产合计”Cells(14, 3).Value = "=sum(C5:C13)"Cells(14, 3) = Cells(14, 3) - 2 * Cells(8,

游戏规则如下：a gambling game played with two dice; a first throw of 7 or 11 wins and a first throw of 2, 3, or 12 loses and a first throw of any other number must be repeated to win before a 7 is thrown

《谁说菜鸟不会数据分析》这本书，看起来是本给小白看的书，实则内容丰富，值得认真学习。从今天开始，看第三遍，顺便写个读书笔记，备忘。数据分析类型：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析数据分析作用：现状分析、原因分析、预测分析数据分析六步曲：明确分析目的和思路——》数据收集——》数据处理——》数据分析——》数据展现——》报告撰写PEST分析框架：政治、经济、社会、

这里主要梳理一下作业的主要内容和思路，完整作业文件可参考:https://github.com/pandenghuang/Andrew-Ng-Deep-Learning-notes/tree/master/assignments/C5W3/Assignment作业完整截图，参考本文结尾：作业完整截图。Neural Machine Translation（神经网络机器翻译）Welcome to yo

欢迎回来。这周我们有一大堆激动人心的素材要讲解，首先Mike会在一会儿跟你深入探讨变换器网络是如何运作的。“是的，这是个复杂的主题，对吧？2017年，《注意力是你所需要的一切》这篇论文发表了，它阐述了所有相当复杂的数据流程，这些都将发生在变换器架构内部。所以我们会从高层次的视角来看待这个问题，但同时我们也会深入到一些细节。我们会讨论像自注意力和多头自注意力机制这样的概念。这样我们就能看到为什么这些

适配器方法在模型的架构中添加新的可训练层，通常是在编码器或解码器组件的注意力或前馈层之后。因此，训练参数的数量比原始LLM中的参数数量少得多。通过参数高效的微调，你只训练少量的权重，这导致整体占用空间小得多，根据任务的不同，小到只有几MB。你可以使用几种方法进行参数高效的微调，每种方法在参数效率、内存效率、训练速度、模型质量和推断成本上都有不同的权衡。即使你的计算机能够容纳模型权重——对于最大的模