压缩大型语言模型(LLMs):缩小10倍、性能保持不变
尽管大规模语言模型（LLMs）在多种应用场景中表现出色，但其庞大的规模也带来了实际部署难题。本文探讨了通过模型压缩技术解决这些问题的方法，介绍了量化、剪枝和知识蒸馏三种主要压缩技术，并通过具体Python代码示例展示了如何将一个100M参数的文本分类模型压缩至52.8M参数，再通过4位量化进一步减小至原来的1/7，同时保持甚至提升性能。示例代码展示了从数据预处理、模型训练到评估的完整流程，证明了压缩技术的有效性。
深度学习中的图像识别技术
【8月更文挑战第31天】
本文将探讨深度学习在图像识别领域的应用，并介绍一些常用的深度学习模型和框架。通过实例演示如何使用Python和TensorFlow库构建一个简单的卷积神经网络（CNN）进行图像分类。我们将从数据准备、模型构建、训练与评估等方面逐步展开，帮助读者理解深度学习在图像识别中的基本流程和方法。
深度学习中的图像识别技术及其应用
【8月更文挑战第31天】在人工智能的浪潮中，深度学习技术如日中天，尤其是其在图像识别领域的应用。本文将深入浅出地介绍深度学习如何赋予机器“看”的能力，从基础理论到实践案例，一步步揭示这一技术的神秘面纱。我们将通过一个实际的代码示例，展示如何使用深度学习框架实现简单的图像分类任务，让读者能够直观感受到深度学习的魅力所在。
深度学习中的梯度消失与梯度爆炸问题解析
【8月更文挑战第31天】深度学习模型在训练过程中常常遇到梯度消失和梯度爆炸的问题，这两个问题严重影响了模型的收敛速度和性能。本文将深入探讨这两个问题的原因、影响及解决策略，并通过代码示例具体展示如何在实践中应用这些策略。
NumPy 与机器学习框架的集成
【8月更文第30天】NumPy 是 Python 中用于科学计算的核心库之一，它提供了高效的多维数组对象，以及用于操作数组的大量函数。NumPy 的高效性和灵活性使其成为许多机器学习框架的基础。本文将探讨 NumPy 如何与 TensorFlow 和 PyTorch 等流行机器学习框架协同工作，并通过具体的代码示例来展示它们之间的交互。
