摘要：
本文将介绍 Google DeepMind 提出的 Matryoshka 量化技术，该技术通过从单个大型语言模型 (LLM) 实现多精度模型部署，从而革新深度学习。我们将深入研究这项创新技术如何提高 LLM 的效率和准确性。 随着深度学习模型在规模和复杂度上持续增长，效率和灵活性变得至关重要。量化作 阅读全文
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作为早期时间序列基础模型之一,Salesforce 开发的 MOIRAI 凭借其出色的基准测试性能以及开源的大规模预训练数据集 LOTSA 在业界获得了广泛关注。 本文在此前对 MOIRAI 架构原理的深入分析基础上,重点探讨其最新升级版本 MOIRAI-MOE。该版本通过引入混合专家模型(Mixt 阅读全文
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大型语言模型 (Large Language Models, LLMs) 的发展日新月异。从最初的简单对话系统，到如今能够执行文本生成、语言翻译和代码编写等复杂任务的先进模型，LLM 技术实现了跨越式的进步。 然而这些模型的规模和计算需求也呈指数级增长。它们需要大量的计算资源、专用硬件设施以及可观的 阅读全文
摘要：
本文系统性地阐述了大型语言模型(Large Language Models, LLMs)中的解码策略技术原理及其实践应用。通过深入分析各类解码算法的工作机制、性能特征和优化方法，为研究者和工程师提供了全面的技术参考。主要涵盖贪婪解码、束搜索、采样技术等核心解码方法，以及温度参数、惩罚机制等关键优化手 阅读全文
摘要：
强化学习（Reinforcement Learning, RL）已成为提升大型语言模型（Large Language Models, LLMs）推理能力的重要技术手段，特别是在需要复杂推理的任务中。DeepSeek 团队在 DeepSeek-Math [2] 和 DeepSeek-R1 [3] 模型 阅读全文
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当前的大型语言模型在处理长序列文本时面临挑战。主要的瓶颈在于注意力机制，它将文本处理为单词（或 tokens）序列。注意力计算的复杂度随序列长度 T 呈平方增长，导致处理长文本的成本显著增加。为了降低计算成本，研究人员积极探索注意力的替代方案，包括递归模型（如 Mamba [1] 和 xLSTM [ 阅读全文
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近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)算法作为一种高效的策略优化方法，在深度强化学习领域获得了广泛应用。特别是在大语言模型(LLM)的人类反馈强化学习(RLHF)过程中，PPO扮演着核心角色。本文将深入探讨PPO的基本原理和实现细节。 PPO属于在线策略梯 阅读全文
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研究者提出了一种新的关联思维链(Chain-of-Associated-Thoughts, CoAT)方法，该方法通过整合蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS)和关联记忆机制来提升大语言模型(LLMs)的推理能力。区别于传统的单步推理方法，CoAT致力于增强LL 阅读全文
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在众多时间序列模型中，SARIMA（seasonal autoregressive integrated moving average，季节性自回归积分滑动平均模型）能够有效处理时间序列中的季节性成分。但是在实际应用中，如何准确识别和提取这些季节性模式一直是一个挑战。 传统上，识别季节性模式往往依赖 阅读全文
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指标收集是每个机器学习项目不可或缺的组成部分，它使我们能够跟踪模型性能并监控训练进度。理想情况下，我们希望在不给训练过程带来额外开销的前提下收集和计算指标。与训练循环的其他部分一样，低效的指标计算可能会引入不必要的开销，延长训练步骤的耗时，并增加训练成本。 本文是将聚焦于指标收集，演示指标收集的一种 阅读全文
