大话神经网络之模型的泛化能力和过度拟合
泛化能力（Generalization）和过拟合（Overfitting）是神经网络训练中最重要的两个概念。泛化能力指模型在未见过的数据上表现良好的能力——就像学生能灵活运用学过的知识解决新问题。过拟合则是模型过度”死记硬背”训练数据，在新数据上表现不佳——就像学生只会做原题，题目一变就不会了。本视频用通俗的语言和生动的例子，解释这两个概念的原理、原因和解决方法，帮你理解如何训练出真正”学会”了的AI模型。
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2024-11-29
神经网络入门之监督学习 vs 非监督学习
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2024-11-29
ChatGPT常见的One-shot，few-shot是什么鬼
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2024-11-29
通俗解读大语言模型的Self Attention
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2024-11-29
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LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适配）是目前最流行的大模型微调技术之一，它解决了传统微调大模型成本过高的问题。传统的全参数微调需要更新模型的所有参数（动辄数十亿），计算资源和存储需求巨大。而LoRA的核心创新在于：冻结原始模型参数不变，在模型旁路添加少量可训练的低秩矩阵，只需更新这些少量参数就能达到接近全参数微调的效果。这意味着你可以在消费级显卡上对70B级别的大模型进行微调，将其适配到特定领域或任务。LoRA已被广泛应用于Stable Diffusion（用于训练特定风格）和LLM领域，是目前最高效的模型定制技术。
2024-11-29
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2024-11-29
神经网络常说的蒸馏模型是什么鬼？
知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种将大型复杂模型（教师模型）的知识”压缩”到小型模型（学生模型）中的技术。就像一位经验丰富的教授（教师模型）将毕生所学提炼成精华教给学生（学生模型）一样，知识蒸馏的核心思想不是直接让小模型学习原始训练数据，而是让它学习大模型的”行为模式”和”决策边界”。通过这种方式，学生模型虽然体积更小、推理速度更快、部署成本更低，却能保留大模型绝大部分的性能，通常能达到教师模型95%以上的效果。这使得知识蒸馏成为模型部署和边缘设备上运行AI的关键技术。
