大规模语言模型与生成模型：技术原理、架构与应用
本文深入探讨了大规模语言模型（LLMs）和生成模型的技术原理、经典架构及应用。介绍了LLMs的关键特点，如海量数据训练、深层架构和自监督学习，以及常见模型如GPT、BERT和T5。同时，文章详细解析了生成模型的工作原理，包括自回归模型、自编码器和GANs，并讨论了这些模型在自然语言生成、机器翻译、对话系统和数据增强等领域的应用。最后，文章展望了未来的发展趋势，如模型压缩、跨模态生成和多语言多任务学习。
使用PyTorch Profiler进行模型性能分析，改善并加速PyTorch训练
加速机器学习模型训练是工程师的关键需求。PyTorch Profiler提供了一种分析工具，用于测量CPU和CUDA时间，以及内存使用情况。通过在训练代码中嵌入分析器并使用tensorboard查看结果，工程师可以识别性能瓶颈。Profiler的`record_function`功能允许为特定操作命名，便于跟踪。优化策略包括使用FlashAttention或FSDP减少内存使用，以及通过torch.compile提升速度。监控CUDA内核执行和内存分配，尤其是避免频繁的cudaMalloc，能有效提升GPU效率。内存历史记录分析有助于检测内存泄漏和优化批处理大小。
从零开始构建nlp情感分析模型！
本教程介绍了如何使用PyTorch和Hugging Face的Transformers库构建一个情感分析模型。主要内容包括导入所需库、读取训练数据集、加载预训练的BERT模型和分词器、定义情感数据集类、划分训练集和验证集、创建数据加载器、设置训练参数、训练模型、评估模型性能以及定义和测试预测函数。通过这些步骤，可以实现一个简单而有效的情感分析模型。
SE 注意力模块 原理分析与代码实现
本文介绍SE注意力模块，它是在SENet中提出的，SENet是ImageNet 2017的冠军模型；SE模块常常被用于CV模型中，能较有效提取模型精度，所以给大家介绍一下它的原理，设计思路，代码实现，如何应用在模型中。
安装PyTorch详细步骤
安装PyTorch时，选择CPU或GPU版本。有Nvidia显卡需装CUDA和cuDNN，可从NVIDIA官网下载CUDA 11.8和对应版本cuDNN。无Nvidia显卡则安装CPU版。安装PyTorch通过conda或pip，GPU版指定`cu118`或`rocm5.4.2`镜像源。验证安装成功使用`torch._version_`和`torch.cuda.is_available()`。