Laplace近似是一种用于估计后验概率分布的方法，特别是在贝叶斯统计中，当后验分布的直接计算非常困难或不可能时。这种方法以皮埃尔-西蒙·拉普拉斯的名字命名，他是18世纪的一位法国数学家和天文学家。

Hebbian图（Hebbian Graph）是一种基于神经科学原理的网络结构，它受到唐纳德·赫布（Donald Hebb）提出的赫布学习规则（Hebb’s rule）的启发。赫布学习规则是神经科学中描述神经元之间突触连接如何通过经验而改变的一个理论，通常被概括为“一起激发的神经元会连接在一起”（neurons that fire together, wire together）。例如，在无监督学

Laplace近似是一种用于估计后验概率分布的方法，特别是在贝叶斯统计中，当后验分布的直接计算非常困难或不可能时。这种方法以皮埃尔-西蒙·拉普拉斯的名字命名，他是18世纪的一位法国数学家和天文学家。

Hebbian图（Hebbian Graph）是一种基于神经科学原理的网络结构，它受到唐纳德·赫布（Donald Hebb）提出的赫布学习规则（Hebb’s rule）的启发。赫布学习规则是神经科学中描述神经元之间突触连接如何通过经验而改变的一个理论，通常被概括为“一起激发的神经元会连接在一起”（neurons that fire together, wire together）。例如，在无监督学

Kronecker-factored Approximate Curvature (K-FAC) 是一种优化深度神经网络的先进方法，特别适用于大规模网络。K-FAC通过近似神经网络的Hessian矩阵的结构，以更有效率和准确性的方式更新网络权重。这种方法基于一个关键的观察：深度网络的Hessian矩阵（即损失函数相对于网络权重的二阶导数矩阵）可以被分解为更小的Kronecker积形式的矩阵的集合。

这篇论文通过行为和神经实验证据，揭示了人类大脑和自回归DLMs在处理自然语言时共享的三个核心计算原则。这些发现支持了一个统一的建模框架，用于研究语言的神经基础，并为理解人类大脑如何处理语言提供了新的视角。

LoRA（Low-Rank Adaptation）通常在模型微调时被用于Transformer模型的注意力（Attention）机制中，尤其是在查询（Query, Q）和值（Value, V）层，而不是键（Key, K）层。这种选择背后有几个原因，主要涉及到模型效率、特定层的作用以及对最终性能的影响。

i.i.d. ------- independently and identically distributed 独立同分。w.r.t. ------- with respect to 常用于求导，或者满足一定条件之类的情况。x* = arg min f(x) ------- 就是指f(x)取得最小值时，变量x的取值。r.v. ------- random variable 随机变量。iff --

ChatGPT是由开放人工智能公司OpenAI开发的一款基于人工智能技术的聊天机器人，采用了大规模Transformer网络，可以实现对话的生成和理解。其可以进行多轮对话，并具备一定的语言理解和推理能力，可以回答关于各种主题的问题，并为用户提供个性化的服务。ChatGPT的目标是打造一种真正智能、有趣、富有同理心的对话体验，使人与机器之间的交流更加自然和流畅。本文总结了目前各大互联网企业开发的类C

Kronecker-factored Approximate Curvature (K-FAC) 是一种优化深度神经网络的先进方法，特别适用于大规模网络。K-FAC通过近似神经网络的Hessian矩阵的结构，以更有效率和准确性的方式更新网络权重。这种方法基于一个关键的观察：深度网络的Hessian矩阵（即损失函数相对于网络权重的二阶导数矩阵）可以被分解为更小的Kronecker积形式的矩阵的集合。