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不再混淆：导数 (Derivative) 与微分 (Differential) 的本质对决 在微积分的入门阶段，很多同学会产生一种错觉：认为微分只是导数的另一种写法，或者觉...

Anthropic 机械可解释性学习路线 机械可解释性（Mechanistic Interpretability, MI）是一个门槛较高的领域，因为它不仅涉及代码，还涉及独...

linux.do 大佬开发的，不知道啥时候就不能用了，且用且珍惜。 原文地址 Cursor 修改程序地址: Releases · wisdgod/cursor-rp 需要下...

这是一篇基于我们之前的对话内容整合而成的深度技术文章。文章从你提供的关于“显存与带宽限制”的精辟论述出发，深入剖析了 Llama-3-70B 的实际数据，对比了 MHA 与...

下面提供你一份 专门为前端项目优化的《技术文档自动生成 Prompt 模板》 ，适用于： React / Vue / Angular / Svelte / Next.js ...

揭秘 MoE 训练的“三驾马车”：一篇博客看懂 $L_{\text{main}}$, $L_{\text{balance}}$ 和 $L_{\text{router-z}}...

MoE 负载均衡之争：为何 Mixtral 的“实用主义”胜过了“统计主义”？ 在当今的大模型（LLM）领域，MoE（Mixture of Experts）架构已经成为实现...

解密“混合专家模型” (MoE) 的全部魔法 在当今大语言模型 (LLM) 的竞赛中，您一定听说过 GPT-4、Mixtral 8x7B 这样的“巨无霸”。它们之所以能在保...

MiniMind 模型架构创新技术详解 https://github.com/AlvinScrp/minimind/blob/master/model/model.py 一...

从傅里叶时钟到混合尺度：解构 RoPE 位置编码的演进之路 摘要 自 Transformer 架构诞生以来，位置编码一直是其核心组件之一。旋转位置编码 (RoPE) 利用傅...

从傅里叶变换到 RoPE：解构位置编码的数学灵魂 旋转位置编码 (RoPE) 的天才之处，并不仅仅在于它使用了 sin 和 cos 函数。它真正的革命性在于，它将傅里叶变换...

本文系统梳理了 Transformer 位置编码的技术演进路径： 从 正弦余弦绝对位置编码 到旋转位置编码...

位置编码RoPE：用旋转艺术，解开 Transformer 的位置之谜 在现代大型语言模型（LLM）的宏伟殿堂中，从 PaLM、Llama 到 GPT-NeoX，一个共同的...

RLHF-奖励模型RM 的“引擎”：Pairwise Loss 梯度计算详解 在上一篇文章中，我们介绍了奖励模型 (RM) 是 RLHF 的“指南针”，它通过 Pairwi...

GPT-RLHF ：深入解析奖励模型 (Reward Model) 从 ChatGPT 到 Claude，再到各种开源大模型，它们惊艳表现的背后，除了不断增长的参数规模，还...

GPT监督微调SFT：在损失计算中屏蔽指令和填充 Token 1. 概述 在对自回归（Causal）语言模型（如 GPT、Llama）进行监督微调（Supervised F...

GPT-2 中的 Pre-Layer Normalization (Pre-LN) 架构详解 1. 概述 Pre-Layer Normalization (Pre-LN) ...

GPT-2 中的残差权重初始化 1. 概述 在深度残差网络中，每一层的输出都会被加到其输入上。如果不对这些层的权重进行特殊处理，随着网络深度的增加，残差路径上累加的信号方差...

** Transformer:深度神经网络中的残差连接 (Residual Connection)** 1. 概述 随着深度学习的发展，神经网络的深度不断增加，以期获得更强...