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关于过程编程,面向对象编程和泛型编程
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局部和全局的命名空间引入
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半径为k的子数组平均值
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thino
2024-12-25
transformer
什么是transformer
大语言模型学习
Attention注意力机制
Attention机制详解与应用
DCA：长文本处理的新突破（Dual Chunk Attention）
KV Cache技术详解：优化Transformer自回归生成效率
Transformer中的Attention详解与应用指南
【长上下文模型优化】基于Shifted Sparse Attention的创新方法
优化Attention计算复杂度的技术探讨
深度学习中的注意力机制优化：从MHA到MLA
Common Models常见模型
BERT及其变体
BART
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介绍
DeepSeek系列
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GLM系列
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GPT系列
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LLama系列
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Switch Transformer
PLaM系列
PLaM
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Qwen系列
Qwen1
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发展历史
FFN、Add & LN 的作用与应用
Transformer核心模块解析：FFN、Add & LN 的作用与应用
深度学习中的Layer Norm设计：Post-Norm、Pre-Norm与Sandwich-Norm比较
激活函数与FFN结构优化：SwiGLU、GeGLU及其应用解析
激活函数详解与比较：从Sigmoid到Swish
MCP
介绍
Positional Encoding位置编码
相对位置编码
DeBERTa的相对位置编码与绝对位置编码解析
T5模型与相对位置编码优化解析
相对位置编码与XLNet位置编码详解 深入理解Transformer机制
绝对位置编码
BERT与RNN位置编码的对比与应用
Transformer绝对位置编码详解与改进分析
NTK插值方法解析与优化：从NTK-aware到NTK-by-parts
YaRN方法解析：扩展RoPE嵌入与注意力优化的实践
介绍
位置内插法扩展语言模型上下文长度
数字输入优化与外推方法解析
旋转位置编码与ALiBi：深度学习中的位置嵌入优化
Pre-training 预训练
预训练过程
训练Tokenizer
预训练的Scaling Law
预训练策略
高效深度学习模型训练框架选择与优化指南
推理耗时
数据多样性与模型优化探索
数据清洗
数据爬取
数据配比与训练顺序优化指南
模型打分与数据去重
深度学习中的显存优化与梯度处理方法
混合精度训练
继续预训练
训练容灾及训练监控
预训练定义以及数据来源
预训练评估
预训练评估2
RL强化学习基础
DPO直接偏好优化
DPO介绍及RLHF-PPO缺点
DPO公式推导
人类建模偏好角度理解DPO
对比学习角度理解DPO
深度偏好优化（DPO）损失函数解析与代码示例
LoRA及其变体
AdaLoRA
DoRA
LoRA+
LoRA-FA
LoRA
QLoRA
VeRA
X-LoRA
参考文献
PEFT参数高效微调
LLaMA-Adapter
P-Tuning V2
P-Tuning
Prefix-Tuning
Prompt Tuning
介绍
RLHF基于人类反馈的强化学习
Actor-Model
critic-model
Instruct-GPT
Reference-Model
Reward-Model
RLHF流程
RLHF研究方法及研究总结
RL在NLP场景下的拓展
在线与离线RLHF的比较与应用
深入理解Prompt到Response的MDP模型分析
优化DPO方向的算法
DPOP
Self-Reward
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优化PPO方向的算法
DAPO
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REINFORCE算法改进：RLOO与REINFORCE++
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ReMax
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Actor-Critic算法
PPO算法
PPO训练的trick和问题
RL在NLP场景下的拓展
SARSA-λ与Q-learning对比
SARSA算法
价值迭代算法
强化学习分类
强化学习的独特性
强化学习问题,流程
时序差分算法
深度Q网络
策略梯度算法
策略迭代算法
蒙特卡洛方法
贝尔曼方程
马尔可夫决策过程
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大模型结构与混合专家（LLM & MoE）解析
深度解析语言模型采样方法：Top-K、Top-P、Temperature及综合策略
解码采样策略：Greedy Search与Beam Search的实现与优化
分词
BBPE：字节级别的BPE分词技术解析与应用
WordPiece分词算法解析与实践
使用Byte Pair Encoding (BPE)优化子词分词的技巧与实践
使用Unigram语言模型（ULM）优化分词算法：核心思路与实践
分词算法的比较
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后训练
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数据多样性探索
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数据飞轮在SFT中的应用与优化
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