用数学重构 AI的设想:流形注意力 + 自然梯度优化的最小可行落地
本文提出两个数学驱动的AI模块:流形感知注意力(D-Attention)与自然梯度优化器(NGD-Opt)。前者基于热核偏置,在局部邻域引入流形结构,降低计算开销;后者在黎曼流形上进行二阶优化,仅对线性层低频更新前置条件。二者均提供可复现代码与验证路径,兼顾性能与工程可行性,助力几何感知的模型设计与训练。
vLLM 架构学习指南
本指南深入解析vLLM高性能推理引擎架构,涵盖核心创新PagedAttention与连续批处理技术,结合代码结构、学习路径与实践建议,系统指导用户从入门到贡献源码的全过程。
118_LLM模型量化与压缩:从理论到2025年实践技术详解
大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了前所未有的成功,但模型规模的快速增长带来了巨大的计算和存储挑战。一个典型的大型语言模型(如GPT-4或LLaMA 3)可能包含数千亿甚至万亿参数,需要数百GB甚至TB级的存储空间,并且在推理时需要大量的计算资源。这种规模使得这些模型难以在边缘设备、移动设备甚至资源有限的云服务器上部署和使用。
117_LLM训练的高效分布式策略:从数据并行到ZeRO优化
在2025年,大型语言模型(LLM)的规模已经达到了数千亿甚至数万亿参数,训练这样的庞然大物需要先进的分布式训练技术支持。本文将深入探讨LLM训练中的高效分布式策略,从基础的数据并行到最先进的ZeRO优化技术,为读者提供全面且实用的技术指南。
114_预训练:Masked LM优化与动态掩码效率深度解析
在大型语言模型(LLM)的预训练阶段,训练目标函数的设计直接影响模型的学习效率和最终性能。Masked Language Modeling(MLM)作为BERT等模型采用的核心预训练任务,通过随机掩盖文本中的部分token并让模型预测这些被掩盖的token,有效地训练了模型的双向表示能力。然而,传统的静态掩码策略存在重复率高、训练效率低等问题。动态掩码技术的引入显著提升了预训练效率和模型性能。本文将全面探讨MLM优化策略,深入推导动态掩码的效率提升原理,并介绍2025年最新的MLM优化技术,为高效预训练LLM提供理论和实践指导。
131_推理加速:ONNX与TensorRT深度技术解析与LLM模型转换优化实践
在大语言模型(LLM)时代,高效的推理加速已成为部署高性能AI应用的关键挑战。随着模型规模的不断扩大(从BERT的数亿参数到GPT-4的数千亿参数),推理过程的计算成本和延迟问题日益突出。ONNX(开放神经网络交换格式)和TensorRT作为业界领先的推理优化框架,为LLM的高效部署提供了强大的技术支持。本文将深入探讨LLM推理加速的核心原理,详细讲解PyTorch模型转换为ONNX和TensorRT的完整流程,并结合2025年最新优化技术,提供可落地的代码实现与性能调优方案。