在本文開始之前,讓我們先來探討一張圖表,該圖表詳細描述了大型語言模型的族系、演變軌跡和發表年代。從這張圖表中,以下幾點吸引了我的注意:
現代語言模型的根基主要...
近年來注意力機制(Attention Mechanism)已經成為深度學習和神經網路領域的一個重要研究。它不僅能夠改善模型的性能,還可以增強模型的解釋性。201...
前言
終於來到我們這個系列的最後一個階段啦~今天的主要內容是教你如何運用RLHF與QLoRA來調整這些龐大的語言模型。在這個部分裡,如果你在網路上查詢資料,可能...
簡介
雖然多數的 Local LLM 不會像 ChatGPT 一樣高達 175B 的參數量,但即便模型只有 7B, 13B,在只有一兩張 3090, 4090...
在這個系列中,我們已經介紹了深度神經網路中的DNN(深度神經網路)和CNN(卷積神經網路),以及它們如何透過不同的方法進行模型解釋。今天,我們將深入探討如何使用...
前言:昨天說過 CNN = 卷積層 + 池化層 + 密集神經網路,所以我們今天就要來介紹池化層
池化層
通常在 CNN 神經網路後面還會搭配池化層 (pool...