随着LLM学界和工业界日新月异的发展，不仅预训练所用的算力和数据正在疯狂内卷，后训练（post-training）的对齐和微调等方法也在不断更新。下面笔者根据资料整理一些关于大模型训练常见概念解释。

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1 DGL NN模块的构造函数构造函数完成以下几个任务：设置选项。注册可学习的参数或者子模块。初始化参数。import torch.nn as nnfrom dgl.utils import expand_as_pairclass SAGEConv(nn.Module):def __init__(self,in_feats,out_feats,

论文题目：RANGER21: A SYNERGISTIC DEEP LEARNING OPTIMIZER论文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.13731.pdf1 Ranger21 - 将最新的深度学习组件集成到单个优化器中由于优化器对神经网络的性能至关重要，因此每年都会发表大量关于该主题的创新论文。 然而，虽然这些发表论文中的大多数都提供了对现有优化算法的增量改进，它们

DGL 框架是由纽约大学和 AWS 工程师共同开发的开源框架，旨在为大家提供一个在图上进行深度学习的工具，帮助大家更高效的实现算法。1.1 关于图的基本概念图是用以表示实体及其关系的结构，记为 G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E) 。图由两个集合组成，一是节点的集合 VVV ，一个是边的集合 EEE 。 在边集 EEE 中，一条边$ (u,v) $连接一对节点 uuu 和 vvv ，表明两节

论文题目：Text Level Graph Neural Network for Text Classification论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.02356.pdf论文代码：https://github.com/yenhao/text-level-gnn发表时间：2019论文简介与动机1）TextGCN为整个数据集/语料库构建一个异构图(包括(待分类)文档节点

对于图神经网络来说，最常见和被广泛使用的任务之一就是节点分类。图数据中的训练、验证和测试集中的每个节点都具有从一组预定义的类别中分配的一个类别，即正确的标注。节点回归任务也类似，训练、验证和测试集中的每个节点都被标注了一个正确的数字。-概述为了对节点进行分类，图神经网络执行了 guide_cn-message-passing中介绍的消息传递机制，利用节点自身的特征和其邻节点及边的特征来计算节点的隐

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一、前期准备网上大神已经做过这个功能https://github.com/lavyun/vue-demo-search这自己仅实现搜索功能为了使用百度实现搜索功能，首先搞清楚下拉数据和搜索功能的数据接口01：提示数据获取地址打开百度官网打开开发者调试工具，选中network一项，然后我们在搜索框输入'a',将会network发送的请求，这个就是提示数据的数据获取地址提示数据获取地址.p

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