艾醒

“多头并行+潜变量协同”是深度学习注意力机制的核心进阶架构，通过“多维度并行挖掘”与“隐性特征协同融合”，突破单一注意力头的表达瓶颈，高效捕捉数据中的复杂关联（如语义、时序、特征依赖）。

矩阵吸收优化是针对Transformer架构大语言模型（LLM）的无精度损失推理加速技术，核心通过利用矩阵乘法结合律和模型参数的固定性，将冗余的在线矩阵乘法提前离线预计算，从而减少推理时的计算量

本篇文章详细解析解耦RoPE（Decoupled Rotary Position Embedding，DRoPE），包括它的核心原理、与传统RoPE的区别、实现方式以及核心优势。

在大语言模型（LLM）落地的过程中，“生成效率”始终是绕不开的核心痛点——传统自回归模型像“挤牙膏”一样逐词元（Token）生成文本，不仅推理速度慢，训练效率也难以满足大规模应用需求。

多头潜在注意力(Multi-Head Latent Attention, MLA)是DeepSeek团队于2024年在DeepSeek模型中首次提出的创新注意力机制，通过低秩联合压缩键值(KV)

DeepSeek-V3的出现，正是通过架构、训练、调度等多维度的技术创新，在671B超大参数规模下实现了“高效能+低成本”的平衡。

大语言模型（如ChatGPT）的“智能”并非一蹴而就，而是通过分阶段的精细化训练逐步实现的。本文基于课程内容，拆解ChatGPT的四阶段构建流程，解析每个环节的核心逻辑与技术细节。

近年来，大模型以其颠覆性的智能表现席卷技术领域——从精准的代码生成到自然的多轮对话，从跨模态的文生图到复杂的逻辑推理，其背后是一套融合规模、架构、数据与训练范式的技术体系。

大模型应用与硬件怎么选？看这几张表就够了。不同系列的显卡，适合的人群和做的事不一样，看下面的表就清楚啦。