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- 混合专家模型(MoE,Mixture of Experts)核心思想是:使用多个并行的 FeedForward(专家)替代单一的 FeedForward 层,并通过 Router(路由器)根据输入 Token 选择其中少量最合适的专家参与计算。这样大幅增加了模型的总参数量,又不会等比例增加计算量 混合专家模型(MoE,Mixture of Experts)核心思想是:使用多个并行的 FeedForward(专家)替代单一的 FeedForward 层,并通过 Router(路由器)根据输入 Token 选择其中少量最合适的专家参与计算。这样大幅增加了模型的总参数量,又不会等比例增加计算量
- QLoRA 的核心思想是:先对预训练模型权重和优化器状态的显存占用进行压缩,再在其上应用 LoRA 进行参数高效微调。 QLoRA 的核心思想是:先对预训练模型权重和优化器状态的显存占用进行压缩,再在其上应用 LoRA 进行参数高效微调。
- 在全量微调(Full Fine-tuning)过程中,权重增量形成的矩阵是低秩矩阵。 在全量微调(Full Fine-tuning)过程中,权重增量形成的矩阵是低秩矩阵。
- 激活函数的存在是为神经网络引入了非线性,使得神经网络能够学习和表示复杂的非线性关系。 激活函数的存在是为神经网络引入了非线性,使得神经网络能够学习和表示复杂的非线性关系。
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- 回顾 GPT 系列的发展演化,对生成式大模型的祛魅,以及对深入理解大语言模型的技术路径与能力形成的机制具有重要意义。 回顾 GPT 系列的发展演化,对生成式大模型的祛魅,以及对深入理解大语言模型的技术路径与能力形成的机制具有重要意义。
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