12 2024 档案

摘要:大型语言模型在各个领域都展现出了卓越的性能,但其核心组件之一——softmax注意力机制在计算资源消耗方面存在显著局限性。本文将深入探讨如何通过替代方案实现线性时间复杂度,从而突破这一计算瓶颈。 注意力机制基础理论 本文假设读者已经熟悉ChatGPT、Claude等模型及其底层的transforme 阅读全文
posted @ 2024-12-31 10:45 deephub 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Key-Value (KV)缓存已成为大语言模型(LLM)长文本处理的关键性能瓶颈。当前研究尚未充分关注解码阶段的优化,这一阶段具有同等重要性,因为: 1、对需要完整上下文的场景,预填充阶段的过度压缩会显著降低模型的推理理解能力 2、在长输出推理任务中存在重要特征的显著偏移现象 这篇论文提出SCOP 阅读全文
posted @ 2024-12-30 10:12 deephub 阅读(17) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:近期Python生态系统发生了重要变化,特别是在包管理领域。Anaconda对其商业许可证政策进行了调整,要求大型非营利组织(员工超过200人)需要为使用其默认包仓库的每位用户获取商业许可。这一变化促使开发社区开始寻找更开放的解决方案,特别是考虑到Python本身及其大多数包都是开源的这一事实。 P 阅读全文
posted @ 2024-12-29 10:52 deephub 阅读(45) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:面向信号处理的特征保持平滑技术 在数据分析领域,信号处理中的噪声问题始终是一个重要议题。无论是实验数据、金融时间序列还是其他形式的信号处理,噪声都会干扰目标模式和趋势的识别。尽管存在多种降噪方法,但在处理短时信号时,算法的性能往往比执行效率更为重要。在众多方法中Savitzky-Golay滤波器因其 阅读全文
posted @ 2024-12-28 10:18 deephub 阅读(29) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:多维偏好分析(Multidimensional Preference Analysis, MPA)是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具,用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中,当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时,偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。 本文 阅读全文
posted @ 2024-12-27 10:31 deephub 阅读(16) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:大语言模型的指令遵循能力需要模型能够准确识别指令中的细微要求,并在输出中精确体现这些要求。现有方法通常采用偏好学习进行优化,在创建偏好对时直接从模型中采样多个独立响应。但是这种方法可能会引入与指令精确遵循无关的内容变化(例如,同一语义的不同表达方式),这干扰了模型学习识别能够改进指令遵循的关键差异。 阅读全文
posted @ 2024-12-26 10:02 deephub 阅读(16) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:随着大型语言模型(LLMs)在AI应用领域持续发展,其计算成本也呈现显著上升趋势。数据分析表明,GPT-4的运行成本约为700美元/小时,2023年各企业在LLM推理方面的总支出超过50亿美元。这一挑战的核心在于注意力机制——该机制作为模型处理和关联信息的计算核心,同时也构成了主要的性能瓶颈。 Tu 阅读全文
posted @ 2024-12-25 10:36 deephub 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:BERT 发布于 2018 年(从人工智能发展速度来看已是遥远的过去),但它至今仍在广泛使用:实际上它目前是 HuggingFace hub 上下载量第二高的模型,月下载量超过 6800 万次,仅次于另一个针对检索任务优化的编码器模型。这源于其编码器架构在处理日常实际问题方面表现出色,例如检索(如用 阅读全文
posted @ 2024-12-24 10:48 deephub 阅读(92) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在Python开发过程中,调试是一项核心技能。无论是初级开发者还是资深工程师,掌握高效的调试技巧都能显著提升开发效率。本文将介绍10个实用的调试方法,帮助开发者更有效地定位和解决问题。 https://avoid.overfit.cn/post/dfc2c72df2164c7ebac1289e17e 阅读全文
posted @ 2024-12-23 09:40 deephub 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:基于人类反馈的强化学习(RLHF)已成为大型语言模型(LLM)训练流程中的关键环节,并持续获得研究界的广泛关注。 本文将探讨RLHF技术,特别聚焦于直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)方法,并详细阐述了一项实验研究:通过DPO对GPT-2 124M模 阅读全文
posted @ 2024-12-22 10:15 deephub 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:随着语言模型(LMs)应用范围的扩大,对用户输入和模型输出中不当内容的检测变得日益重要。每当主要模型供应商发布新模型时,研究人员首先会尝试寻找绕过模型安全限制的方法,使其产生不符合预期的响应。通过Google的搜索可以发现,已有多种方法可以绕过模型的对齐调整,导致模型对不当请求作出响应。另外多家公司 阅读全文
posted @ 2024-12-21 09:27 deephub 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:时间序列数据在现代数据分析中无处不在。从金融市场的股票价格波动到生物医学领域的心电图与脑电图信号,甚至是日常生活中的用水量变化,都可以通过时间序列来表征。深入理解时间序列信号之间的关联性对于提取有意义的数据特征至关重要。本文将重点介绍两种基本但强大的分析工具:互相关和相干性分析。这些方法能够有效地揭 阅读全文
posted @ 2024-12-20 09:56 deephub 阅读(34) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本文探讨在量化交易领域中结合时序特征和静态特征的混合建模方法。通过整合堆叠稀疏降噪自编码器(SSDA)和基于LSTM的自编码器(LSTM-AE),我们要构建一个能够全面捕捉市场动态特性的交易系统。 特征表示学习 在特征工程阶段,SSDA通过降噪技术提取股票数据的鲁棒表示。该方法能够有效过滤市场噪声, 阅读全文
posted @ 2024-12-19 09:56 deephub 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在分析变量间复杂依赖关系时,传统统计工具往往难以胜任。Copula作为一种将边际分布与联合依赖结构解耦的数学框架,为解决这类问题提供了有效途径。本文将深入探讨copula的基础理论、运作机制及其在数据科学领域的实际应用。 从数学本质来看,copula是一类能够将随机变量间的依赖关系与其边际分布分离的 阅读全文
posted @ 2024-12-18 09:24 deephub 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在机器学习和数据分析中,我们经常需要验证数据是否符合某种特定的分布(如正态分布)。这种验证对于选择合适的统计方法和机器学习模型至关重要。例如许多统计检验和机器学习算法都假设数据服从正态分布。如果这个假设不成立,我们可能需要对数据进行转换或选择其他更适合的方法。 Q-Q图(Quantile-Quant 阅读全文
posted @ 2024-12-17 09:54 deephub 阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在大型语言模型(LLMs)相关的人工智能突破中,图神经网络(GNNs)与LLMs的融合已成为一个极具前景的研究方向。这两类模型的结合展现出显著的互补性,能够协同增强LLMs的推理能力和上下文理解能力。通过从知识图谱(KGs)存储的海量信息中进行智能化检索,该结合能够生成准确且不含幻觉的答案。 本文对 阅读全文
posted @ 2024-12-16 10:46 deephub 阅读(56) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Transformer模型已经成为大语言模型(LLMs)的标准架构,但研究表明这些模型在准确检索关键信息方面仍面临挑战。今天介绍一篇名叫Differential Transformer的论文,论文的作者观察到一个关键问题:传统Transformer模型倾向于过分关注不相关的上下文信息,这种"注意力噪 阅读全文
posted @ 2024-12-15 17:19 deephub 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在时间序列分析领域中,数据缺失是一个不可避免的挑战。无论是由于传感器故障、数据传输中断还是设备维护等原因,这些缺失都会对数据分析和预测造成显著影响。传统的处理方法,如前向填充或简单插值,虽然实现简单,但在处理复杂数据时往往表现不足。 具体来说,当时间序列具有以下特征时,传统方法的局限性就会显现: 存 阅读全文
posted @ 2024-12-14 09:24 deephub 阅读(32) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:蒙特卡洛模拟是一种基于重复随机抽样获取数值结果的计算算法。该方法的核心原理在于利用随机性解决本质上可能具有确定性的问题。其命名源自摩纳哥的蒙特卡洛赌场,这体现了该方法中固有的随机性特征。在金融与交易等多个领域,该方法被广泛应用于不确定性场景的建模和风险影响评估。 在金融应用领域,蒙特卡洛模拟主要用于 阅读全文
posted @ 2024-12-13 09:52 deephub 阅读(56) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:目标检测技术作为计算机视觉领域的核心组件,在自动驾驶系统、智能监控、零售分析以及增强现实等应用中发挥着关键作用。本文将详细介绍PaliGemma2模型的微调流程,该模型通过整合SigLIP-So400m视觉编码器与Gemma 2系列的高级语言模型,专门针对目标检测任务进行了优化设计。 本文适用于机器 阅读全文
posted @ 2024-12-12 21:52 deephub 阅读(24) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在现代预测分析领域,准确评估预测结果的不确定性已成为一个关键挑战。预测的不确定性量化不仅能够提供更可靠的决策支持,还能深入揭示模型的预测能力边界。本文聚焦于时间序列预测中的不确定性量化问题,重点探讨基于一致性预测理论的集成批量预测区间(Ensemble Batch Prediction Interv 阅读全文
posted @ 2024-12-11 13:03 deephub 阅读(26) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:理论基础 算法本质与背景 层次化(Hierarchial)Softmax算法是在深度学习领域中解决大规模词嵌入训练效率问题的重要突破。该算法通过引入Huffman树结构,有效地将传统Softmax的计算复杂度从线性降至对数级别,从而在处理大规模词汇表时表现出显著的优势。 在传统的神经网络词嵌入模型中 阅读全文
posted @ 2024-12-10 09:36 deephub 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在现代技术领域算法决策优化已成为核心竞争力。Meta通过广告位置优化提升点击率,Netflix利用缩略图优化提升用户参与度,亚马逊依靠产品推荐系统提升销售额——这些优化的背后都采用了基于Beta分布的汤普森采样算法。 在各类决策系统中,探索与利用的平衡是一个根本性挑战。例如推荐系统是继续使用已验证有 阅读全文
posted @ 2024-12-09 10:03 deephub 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:方向导数作为标量量,表征了函数在特定方向上的变化率。其数学表示为 ∇ᵤf(x) 或 Dᵤf(x)。 对于标量函数 f(x): Rⁿ → R,其梯度由函数的偏导数构成向量场。梯度向量指向函数值增长最快的方向,其模长等于该方向的方向导数。 方向导数的计算可通过两种方法实现:其一是引入函数 g(s) = 阅读全文
posted @ 2024-12-08 09:34 deephub 阅读(39) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:大语言模型(LLMs)推理过程中的批处理优化面临显著挑战,这主要源于其推理过程的迭代特性。核心问题在于批处理中的各个请求完成时间存在差异,这导致资源释放和新请求整合的复杂性显著提高,特别是在处理不同完成阶段的请求时。当批处理中序列的生成长度差异较大时,GPU资源利用率往往不够理想。如下图所示,序列1 阅读全文
posted @ 2024-12-07 09:55 deephub 阅读(35) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Graph Transformer是一种将Transformer架构应用于图结构数据的特殊神经网络模型。该模型通过融合图神经网络(GNNs)的基本原理与Transformer的自注意力机制,实现了对图中节点间关系信息的处理与长程依赖关系的有效捕获。 Graph Transformer的技术优势 在处 阅读全文
posted @ 2024-12-06 21:29 deephub 阅读(40) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:近年来,大语言模型(LLM)在各个领域取得了显著成效。但现有的Transformer架构存在计算复杂度高、内存消耗大等问题。而状态空间模型(SSM)如Mamba虽然具有常数复杂度和优化的硬件性能,但在记忆回溯任务上表现较弱。针对这一问题,NVIDIA提出了Hymba架构,通过在同一层中结合注意力头和 阅读全文
posted @ 2024-12-05 09:46 deephub 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:人工智能领域正在经历一场深刻的变革。随着深度学习模型的规模呈指数级增长,我们正面临着前所未有的计算挑战。当前最先进的语言模型动辄包含数千亿个参数,这种规模的模型训练已经远远超出了单机系统的处理能力。在这个背景下,分布式机器学习系统已经成为支撑现代人工智能发展的关键基础设施。 分布式机器学习的演进 在 阅读全文
posted @ 2024-12-04 09:43 deephub 阅读(30) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:随着生成式AI(genAI)模型在应用范围和模型规模方面的持续扩展,其训练和部署所需的计算资源及相关成本也呈现显著增长趋势,模型优化对于提升运行时性能和降低运营成本变得尤为关键。作为现代genAI系统核心组件的Transformer架构及其注意力机制,由于其计算密集型的特性,成为优化的重点对象。 在 阅读全文
posted @ 2024-12-03 09:52 deephub 阅读(32) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:数据是对现实世界的抽象表征。物理现象、人类行为模式以及自然规律都可以通过数据结构进行编码和表示。通过实现各类算法和模型,可以挖掘数据中的隐含模式,提取具有实际意义的非平凡信息。卷积神经网络(CNN)专门处理具有网格结构的数据(如图像),循环神经网络(RNN)则针对序列数据(如时间序列或文本)进行建模 阅读全文
posted @ 2024-12-02 10:09 deephub 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:大语言模型(Large Language Models, LLMs)的部署是一项具有技术挑战性的工作。随着模型架构日益复杂,以及硬件需求不断提升,部署过程变得愈发复杂。业界已经发展出多种解决方案,使LLM的部署和扩展变得更加便捷。从适用于个人开发的轻量级本地部署工具,到面向企业级高性能生产环境的推理 阅读全文
posted @ 2024-12-01 09:57 deephub 阅读(65) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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