彼岸花开了吗

本文深入探讨了大模型中的Encoder-only和Decoder-only两种主流架构。Encoder-only（如BERT）采用双向注意力机制，擅长文本理解任务，如分类、问答和情感分析，能同时分析整

大模型编辑技术为解决传统语言模型知识固化问题提供了创新方案。该技术通过局部修改、内存增强和外部知识库三种方法实现精准知识更新：局部修改直接调整模型权重；内存增强添加外部记忆模块；外部知识库则结合检索机

摘要： 大模型训练中，如何在有限计算预算（C≈6ND）下最优分配模型参数量（N）与训练数据量（D）是关键挑战。KM扩展法则主张“模型优先”，认为增大N的收益高于D（α=0.076＜β=0.103），推

本文探讨了大模型从知识储备到实用助手的进化过程。首先分析了原始预训练模型存在的问题：擅长文本补全但缺乏指令理解能力，可能生成有害或无关内容。然后详细介绍了指令微调技术，通过高质量(指令-输出)数据集教

摘要：数据预处理是大语言模型训练的关键环节，通过质量过滤、敏感内容过滤和数据去重三重机制显著提升模型性能。质量过滤确保文本规范性和信息密度，敏感内容过滤阻断有害信息，数据去重优化知识分布。实验表明，预

大模型涌现能力的出现标志着人工智能发展的一个重要转折点。这些能力不是通过专门编程获得的，而是模型规模达到临界点时自然产生的质变。这种现象不仅证明了规模在人工智能发展中的关键作用，也为我们理解智能的本质

你训练了一个很聪明的AI助手，但它会像人一样变老，刚开始时它很懂你，但时间久了，它的知识就过时了，这就是模型衰老。因为世界在变！用户行为、市场环境、产品功能都在变化，导致输入数据的样子和含义都变了，这

隐因子是我们为了理解复杂世界而构建的思维脚手架。它们是从嘈杂、稀疏的用户行为数据中提炼出的本质特征，SVD将难以理解的协同过滤转化为基于隐因子的可解释模型，通过多层次知识提取，微观层面理解单个用户偏好

本文探讨了SVD（奇异值分解）在深度学习模型压缩中的应用。随着模型规模不断扩大，面临的存储、计算和能耗问题日益突出。SVD通过将大型矩阵分解为三个特殊矩阵（U、Σ、Vᵀ），并根据奇异值大小进行截断，实