扩散模型
本文详细介绍了扩散模型（Diffusion Models, DM），一种在计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展的生成模型。文章分为四部分：基本原理、处理过程、应用和代码实战。首先，阐述了扩散模型的两个核心过程：前向扩散（加噪）和逆向扩散（去噪）。接着，介绍了训练和生成的具体步骤。最后，展示了模型在图像生成、视频生成和自然语言处理等领域的广泛应用，并提供了一个基于Python和PyTorch的代码示例，帮助读者快速入门。
【Pytorch】查看GPU是否可用
本文提供了使用PyTorch检查GPU是否可用的方法，包括查看PyTorch版本、编译时使用的CUDA版本以及当前CUDA是否可用于PyTorch。
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。
