大模型知识蒸馏是一种将大型教师模型的知识迁移到小型学生模型的技术。本文详细介绍了知识蒸馏的两种主要方式：白盒蒸馏和黑盒蒸馏。白盒蒸馏允许学生访问教师模型的内部参数，通过KL散度优化来对齐输出分布，特别介绍了MiniLLM方法采用反向KLD和策略梯度法优化生成质量。黑盒蒸馏则仅依赖教师模型的输入输出，更具实用性。文章还分析了正向与反向KLD的差异，以及它们在大语言模型生成任务中的应用场景。这些技术能

混合专家模型（MoE）是解决大模型算力瓶颈的关键技术。其核心思想是将传统稠密模型拆分为多个“专家”网络，通过智能门控系统为每个输入动态选择最相关的少数专家进行处理。MoE主要分为三大类型：稀疏MoE每次只激活少量专家，极大提升推理效率，代表模型Mixtral-8x7B；稠密MoE激活所有专家但权重不同，适合微调场景；软MoE采用参数融合策略，平衡效率与稳定性。这种架构让模型总参数量可达万亿级别，而

学习率(Learning Rate)是深度学习中的关键超参数，控制模型参数每次更新的步幅大小。本文通过"下山"比喻形象说明：学习率过大会导致模型在最优解附近震荡或发散；过小则收敛缓慢且易陷入局部最优。学习率的工作原理是结合梯度方向决定参数更新幅度（公式：w_new=w_old-η×∇L）。实际应用中需要平衡收敛速度和稳定性，初期可采用较大学习率快速下降，接近最优解时减小学习率精

大模型微调技术解析：从通用到专业的AI进化之路 本文系统介绍了Transformer架构中大模型微调的核心技术。首先阐述了预训练大模型在专业领域应用时的局限性，指出微调在提升领域专业性、优化输出风格和降低训练成本方面的关键价值。随后详细解析了双阶段训练原理，包括预训练的基础知识积累和微调的专业能力培养。文章重点探讨了多种微调方法：全量微调的参数全面更新、参数高效微调（PEFT）的灵活调整策略、适配

阿里巴巴推出全新Agentic编程平台Qoder，定位为服务真实软件的全生命周期管理。Qoder具备三大核心能力：RepoWiki自动生成代码文档、Spec驱动开发实现异步任务委派、Quest模式支持AI自主研发。通过强化上下文工程、智能体协同和模型优化，Qoder能处理十万级代码文件工程，支持长时间异步任务执行。平台采用云端沙箱技术，实现不受时空限制的开发模式，并计划推出CLI工具扩展应用场景。

本文系统介绍了大语言模型的核心能力与优化方法，重点探讨了Transformer架构中的提示词工程调优技术。文章首先解释了大模型的本质——构建高度压缩的世界知识库，并详细分析了其涌现能力的五大表现（对话、上下文学习、指令遵循、逻辑推理和知识运用）。随后提出了激发模型潜能的三种核心方法：提示工程、微调和智能代理，并重点剖析了提示工程的三大技术（模板设计、示例设计和流程设计）。文章还介绍了CO-STAR

前馈神经网络(FFN)是Transformer架构中的核心组件之一。本文详细介绍了FFN的基本原理及其在Transformer中的应用。FFN通过"先展开再压缩"的结构设计（通常包含两个线性变换层和ReLU激活函数），实现了对输入数据的非线性变换和复杂特征提取。在Transformer中，FFN位置独立地作用于每个token的表示，并与自注意力机制协同工作，为模型提供更强的表达

文章摘要 Transformer模型中的多头注意力机制是其核心创新，它模拟了人类选择性注意的能力。该机制通过多组独立权重矩阵（Q、K、V），使模型能从不同角度（如语法、语义、情感等）分析文本关系。每个"注意力头"专注于特定维度的特征，最后将多个视角的见解综合起来。这种设计大幅提升了模型捕捉复杂语义关系的能力，成为大语言模型性能突破的关键技术。实现上采用维度切分策略，将高维向量空

本文详细介绍了Transformer架构的核心原理，重点解析了词嵌入技术及其实现过程。Transformer作为现代大语言模型的基础架构，其创新性的自注意力机制能够并行处理文本并捕捉长距离依赖关系。文章从分词、词嵌入到位置编码逐步拆解输入层的处理流程，阐述了如何将文本转换为计算机可处理的数字向量，同时保留语义和位置信息。其中，词嵌入技术通过将词语映射到高维向量空间，不仅实现了语义的有效表达，还能进

大模型通过三阶段训练学习知识：1)预训练阶段，模型通过海量文本数据掌握语言基础；2)有监督微调阶段，使模型适应具体任务；3)强化学习阶段，通过人类反馈优化输出质量。核心技术包括Transformer架构的自注意力机制和多层前馈网络，通过反向传播调整数十亿参数。当前模型性能的关键瓶颈在于数据质量而非算法，高质量训练数据已成为核心竞争力。整个学习过程本质是将文本转化为高维向量表示，构建复杂的语义空间关