LLM（Large Language Model，大型语言模型）是指基于大规模数据和参数量的语言模型。具体的架构可以有多种选择，以下是一种常见的大模型LLM的架构介绍：Transformer架构：大模型LLM常使用Transformer架构，它是一种基于自注意力机制的序列模型。Transformer架构由多个编码器层和解码器层组成，每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这种架构可以捕捉长距离

一 知识蒸馏(Knowledge Distillation)介绍名词解释teacher - 原始模型或模型ensemblestudent - 新模型transfer set - 用来迁移teacher知识、训练student的数据集合soft target - teacher输出的预测结果（一般是softmax之后的概率）hard target - 样本原本的标签temperature - 蒸馏目

Deep & Cross Network(DCN)在 2017 年由 google 和 Stanford 共同发表的一篇论文中被提出，类似于Wide & Deep Network(WDL)，是用复杂网络预估CTR的一种方法。特征工程一直是许多预测模型成功的关键。许多有效的特征都来自于原始特征的交叉组合。在WDL中，wide侧的交叉组合特征依然需要依靠hand-craft来完成。而D

首先，我们来梳理一下本次Xlabs-AI团队放出的七款Lora模型，分别是（但是目前该模型还不支持ComfyUI）和。每种模型都经过精心训练，能够为 Flux 模型带来卓越的风格转换能力。下载地址目前不建议从上面下载，建议从modelscope上面下载。这里提醒一下小伙伴，只使用ComfyUI的小伙伴，可以只下载带的文件，下载后放入ComfyUI对应的文件夹即可。

在大模型训练好之后，如何对训练好的模型进行解码（decode）是一个火热的研究话题。在自然语言任务中，我们通常使用一个预训练的大模型（比如GPT）来根据给定的输入文本（比如一个开头或一个问题）生成输出文本（比如一个答案或一个结尾）。为了生成输出文本，我们需要让模型逐个预测每个 token ，直到达到一个终止条件（如一个标点符号或一个最大长度）。在每一步，模型会给出一个概率分布，表示它对下一个单词的

向量来屏蔽不希望计算loss的部分，下面就是数据构造的一个示意：做的事情就是拼接prompt和answer，并在answer两侧添加一个开始和结束的符号，算一下prompt/instruction的长度，以及后面需要pad的长度，然后生成一个mask向量，answer部分为1，其他部分为0。，也就是transformer(X)的维度还是(1,10,768)，接下来就是基于它来进行预测了，因为要预测

Let’s talk a bit about the parameters we can tune here. First, we want to load amodel and train it on the(1,000 samples), which will produce our fine-tuned model . If you’re interested in how this dat

一、引言为了实现离线安装docker-18.03.1-ce这个想法，我遍寻网络，什么 RPM 搜索大法啦，yum local install 方法啦，都是复杂到不行。二、终极解决直接上网址：Install Docker CE from binaries (官方文档：通过二进制包安装 docker 社区版)简单介绍下安装步骤：1. 通过 FileZilla 等文件传输工具将 docker-18.03

docker运行在一个独立的隔离的进程中。当用户执行dockerrun,它将启动一个有着独立的文件系统，独立的网络和独立的进程树的进程。基本的docker run命令的格式：docker run  [OPTIONS] IMAGE[:TAG] [COMMAND] [ARG...]前台和后台后台(-d)在后台模式(-d=true或者直接使用-d)所有的IO操作都必须通过网络连接或者共享卷来进行，因为容

一 为什么要快速掌握一门技术？现如今，我们搞it的技术日新月异，前端出了各种框架模版，比如：npm(包管理器)、echarts(图标开发工具)、vue(用户界面的渐进式框架)等等，后台有spring MVC、springboot等等。相信以后还会有更多的框架模版等着我们去学习。有的时候我们也会被要求去学习, 因为业务的需求，需要我们做数据的抽取转换。具备快速学习的能力，快速学习新技术 、新编程语言