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LLM 学习笔记
  • 公式用法
  • Welcome
  • Write-Ahead Log（WAL）学习笔记
  • Elasticsearch 的 Write-Ahead Log（Translog）学习笔记
  • Lucene 学习笔记
  • 倒查表——AI分词的基础
  • 「计算成本」与「语义结构」
  • 泛化能力漫谈
  • 语义连续性(Semantic Continuity) & 高维流形（manifold）
  • 高维流形（Manifold）
  • 跨主题、跨领域时容易失真（流形弯曲）
  • 高维语义空间
  • Embedding和Transformer
  • GPT-4 这样的大模型是怎么搭起来的
  • LLM 是如何部署的
  • 这种工程架构是怎么想出来的？
  • AI 大模型时代的基础设施共识
  • 一切神经网络，本质上都是一张计算图（Computation Graph）在运行
  • 这些知识从哪获得
  • 一个工程师式学习路径：
  • Week 1–2（第一阶段：能跑起来）
  • Week 3–4：LoRA/QLoRA 微调实操
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