BERT蒸馏第4页

大模型模型推理的成本过高，如何进行量化或蒸馏优化

从自然语言处理到图像生成，再到复杂的多模态任务，像GPT、BERT、T5这样的庞大模型展现出了惊人的能力。它们在翻译、对话系统、内容生成等领域大放异彩，甚至在医疗、金融等行业中也开始扮演重要角色。

大模型大数据攻城狮·2025-06-04 17:38

正交与过完备基：从经典展开到压缩感知

在Hilbert空间HHH中，一组向量v1,v2,...,vn{v₁,v₂,...,vₙ}v1,v2,...,vn称为正交集，当且仅

DuHz·2025-06-04 16:27

AI持续学习模型压缩与加速方法大全

AI持续学习模型压缩与加速方法大全关键词：模型压缩、模型加速、持续学习、知识蒸馏、模型剪枝、量化、轻量化架构摘要：本文全面解析AI持续学习场景下的模型压缩与加速技术。

AI智能探索者·2025-06-04 09:37

Golang学习之旅

Go语言是由Google的RobertGriesemer、RobPike和KenTh

余厌厌厌·2025-06-03 23:51

第1章：走进Golang

第1章：走进Golang一、Golang简介Go语言（又称Golang）是由Google的RobertGriesemer、RobPike及KenThompson开发的一种开源编程语言。

余厌厌厌·2025-06-03 23:20

解剖DeepSeek四把刀，一场深到源码，大到行业，细到人心的手术盛宴

他们公开的是经过蒸馏的“成品模型”，而非原始训练框架：就像给你组装好的乐高战舰，却藏起了设计图纸。这种半开放式开源既能吸

·2025-06-03 21:00

微调embedding模型_jhgan-ko-sroberta-multitask

模型地址：https://huggingface.co/jhgan/ko-sroberta-multitask目录数据准备阶段特殊韩语处理技巧模型加载与配置损失函数选择指南进阶训练配置评估与优化策略数据准备阶段推荐数据格式

激进小猪1002·2025-06-03 19:51

DeepSeek赋能数据治理解决方案

跨专家知识蒸馏：通过教师-学生框架将不同领域专家的知识迁

公众号：优享智库·2025-06-03 13:10

我2025上岸大模型就靠它了，冲击大厂大模型岗位！大模型学习路线（2025最新）从零基础入门到精通_大模型学习路线

学习资料书籍：GilbertStrang，《线性代数及其应用》SheldonRoss，《概率论与随机过程》在线课程：KhanAcad

大模型老炮·2025-06-02 19:55

大模型学习路线（2025最新）神仙级大模型教程分享，非常详细收藏这一篇就够

学习资料书籍：GilbertStrang，《线性代数及其应用》SheldonRos

AGI大模型学习·2025-06-02 18:49

神仙级大模型教程分享，不用感谢，请叫我活雷锋！大模型学习路线非常详细_大模型学习路线（2025最新）

学习资料书籍：GilbertStrang，《线性代数及其应用》SheldonRoss，《概率论与随机过程》在线课程：KhanAcade

程序员辣条·2025-06-02 17:45

2025大模型学习全攻略：从小白到专家，一站式进阶之路，收藏这一篇就够了！

从GPT系列到BERT，再到各类变体，大模型以其强大的能力吸引了无数开发者和研究者的目光。那么，作为一个零基础的学习者，如何快速入门并精通大模型技术呢？本文将为你提供一份详尽的学习指南。

AI大模型-大飞·2025-06-01 19:35

2024大模型学习全攻略：从小白到专家，一站式进阶之路

从GPT系列到BERT，再到各类变体，大模型以其强大的能力吸引了无数开发者和研究者的目光。那么，作为一个零基础的学习者，如何快速入门并精通大模型技术呢？本文将为你提供一份详尽的学习指南。

Python程序员罗宾·2025-06-01 18:33

BERT分类器和朴素贝叶斯分类器比较

一、核心原理对比维度预训练模型（如BERT）朴素贝叶斯分类器模型类型深度学习模型，基于Transformer架构，通过大规模无监督预训练学习语言表示。

非小号·2025-06-01 07:13

大模型核心技术及架构解析

以下是其核心技术和架构的全面分析：一、核心技术组成1.基础架构技术技术说明代表应用Transformer自注意力机制基础架构GPT,BERTMoE架构混合专家模型GoogleSwitchTransformer

阿湯哥·2025-06-01 05:28

SentenceTransformer简单使用

可用于文本和图像的相似度对比查找等#SentenceTransformer官网地址https://www.sbert.net/#安装SentenceTransformerpipinstall-Usentence-transformers

MasonYyp·2025-05-31 21:58

分布式CAP理论介绍

分布式CAP理论是分布式系统设计中的一个核心概念，由加州大学伯克利分校的EricBrewer教授在2000年的ACM研讨会上首次提出，随后在2002年由SethGilbert和NancyLynch从理论上证明

thinking-fish·2025-05-31 14:12

BERT模型原理与Fine-tuning实战指南

BERT模型原理与Fine-tuning实战指南系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录BERT模型原理与Fine-tuning实战指南摘要引言

layneyao·2025-05-31 06:44

python 实现A*（A-Star)算法

它由PeterHart、NilsNilsson和BertramRaphael在1968年提出，结合了Dijkstra算法的确保性（保证找到一条最短路径）和贪心算法的高效性（快速找到目标）。

luthane·2025-05-31 00:31

【保姆级教程】模型蒸馏新突破：利用大模型提升小模型能力的Reasoning模型实践指南！

01前言DeepSeek-R1的爆火让更多开发者注意到模型蒸馏技术——这种让小模型也能"开小灶"习得大模型知识精华的秘诀。今天我们就用Qwen2.5-1.5B小模型（相当于AI界的初中生）来进行实践！

大模型入门教程·2025-05-30 16:59

YOLOv5改进系列(二十五) 知识蒸馏理论与实践

文章目录知识蒸馏基础原理精讲1.什么是知识蒸馏？2.轻量化网络的方式有哪些？3.为什么要进行知识蒸馏？3.1提升模型精度3.2降低模型时延，压缩网络参数3.3标签之间的域迁移4.知识蒸馏的理论依据？

小酒馆燃着灯·2025-05-30 15:26

SAP常规批导程序ABAP代码实现实例

一、选择屏幕部分*&---缓存类型定义TYPES:BEGINOFty_temp,numberTYPEzenumber,"排序号idTYPEicon_d,"成功/失败msgTYPEbapi_msg,"消息

ABAP小菜鸡·2025-05-30 13:07

【大模型】Bert应对超长文本

一、常见的长文本处理策略截断(Truncation)最简单粗暴：只保留最前面（或最后面）的512token，超出部分舍弃。优点：实现极其简单；缺点：极易丢失关键信息，影响性能。滑动窗口(SlidingWindow)将全文切分为多个长度≤512的重叠或不重叠的chunks，每个chunk前后加入[CLS]…[SEP]；分别对每个chunk做推理，得到每段的logits或表示，再通过平均／最大池化或者

油泼辣子多加·2025-05-30 10:16

如何把示例数据0.617、0.229、0.174保留两位小数，并在后面添加%处理，处理后的结果如下：61.7%、22.9%、17.4%

以下是满足需求的函数，能根据数值自动判断保留一位或两位小数，并添加%：functionformatNumberToPercentage(numbers){returnnumbers.map(num=>{

疯狂的沙粒·2025-05-29 19:55

论文DEBERTA: DECODING-ENHANCED BERT WITH DISENTANGLED ATTENTION之conclusions

论文DEBERTA:DECODING-ENHANCEDBERTWITHDISENTANGLEDATTENTION之conclusions这篇论文提出了一种新的模型架构DeBERTa（解码增强的BERT，

six.学长·2025-05-29 15:33

（泛函分析）巴拿赫空间Banach Space和希尔伯特空间Hilbert Space

1.泛函分析中的“空间”定义：泛函分析中的“空间”通常指具有某种结构的向量空间，例如赋范空间、内积空间、拓扑空间等。这些空间通过附加结构（如范数、内积、拓扑）来研究函数或序列的收敛性、连续性等性质。关键结构：向量空间：支持加法和标量乘法。附加结构：例如范数（衡量元素“大小”）、内积（衡量元素间的“角度”）、拓扑（定义收敛性）等。2.巴拿赫空间（BanachSpace）定义：巴拿赫空间是完备的赋范向

音程·2025-05-29 00:41

小样本分类新突破：QPT技术详解

核心思路是让预训练语言模型（比如BERT的升级版RoBERTa）在少量标注数据下，通过设计特定的“提问式模板”和“标签词扩展技术”来提升分类效果。

ZhangJiQun&MXP·2025-05-28 21:21

设计模式-开放封闭原则

开放封闭原则是SOLID原则中的第二个字母"O"，由伯特兰·迈耶(BertrandMeyer)在其著作《面向对象软件构造》中提出。

蔡蓝·2025-05-28 13:27

设计模式-单一职责原则

它由罗伯特·C·马丁(RobertC.Martin,又称"UncleBob")提出，其核心思想是：一个类（或模块、函数）应该有且仅有一个引起它变化的原因。换句话说，一个类应该只负责一项职责。

蔡蓝·2025-05-28 13:26

Large-Scale Language Models: In-Depth Principles and Pioneering Innovations

从BERT的语义洞察到GPT系列的生成奇迹，再到Grok、LLaMA等模型的跨界创新，LLMs在智能对话、代码生成、科学探索等领域展现出近乎人类的水准，本文以清晰的逻辑和优雅的笔触，深入剖析LLMs的架构

Kelaru·2025-05-28 06:33

《职场AI应用师》发展方向

Y371595101·2025-05-27 12:27

Lua 的速度为什么比 Python 快

根据RobertoIerusalimschy在《ProgramminginLu

易成技术团队·2025-05-27 10:17

大模型「瘦身」指南：从LLaMA到MobileBERT的轻量化部署实战

大模型「瘦身」指南：从LLaMA到MobileBERT的轻量化部署实战系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录大模型「瘦身」指南：从LLaMA到

layneyao·2025-05-27 05:16

自然语言处理学习路线

CSDN博客语料预处理：（待更）特征工程之向量化（word——>vector）：（待更）特征工程之特征选择：（待更）序列网络在NLP领域的应用（RNN、GRU、LSTM）：（待更）预训练模型（ELMO、Bert

熬夜造bug·2025-05-26 23:13

第39节：模型压缩技术：剪枝与量化

从早期的简单神经网络到如今拥有数十亿参数的巨型模型（如GPT-3、BERT等），模型的复杂性不断提高，带来了更强大的性能，但同时也带来了计算资源消耗大、存储需求高、推理延迟长等一系列挑战。

点我头像干啥·2025-05-26 14:24

Transformer大模型实战针对下游任务进行微调

BERT、GPT、T5等基于Transformer的预训练模型，在文本分类、机器翻译、问答系统等任务上展现出令人惊叹的性能。然而，这些预训练模型通常在大型

AI大模型应用之禅·2025-05-26 04:21

人工智能前沿技术：Transformer架构与BERT模型

前言近年来，自然语言处理（NLP）领域取得了飞速的发展，其中Transformer架构和BERT模型无疑是推动这一进步的关键力量。

人工智能教程·2025-05-25 22:07

R语言科研编程-柱状图

它由RossIhaka和RobertGentleman于1993年开发，具有丰富的统计函数库和图形功能，尤其适合数据科学研究和可视化任务。

南瓜胖胖·2025-05-25 14:46

Reason-ModernColBERT论文速览：内存受限设置下深度对比学习批量大小的扩展

一、引言论文《ScalingDeepContrastiveLearningBatchSizeunderMemoryLimitedSetup》主要探讨了在内存受限环境下，如何通过梯度缓存技术扩大对比学习的批量大小。对比学习是一种有效的表示学习方法，它通过将相关的数据点在嵌入空间中拉近，不相关的数据点推远来学习数据的表示。尽管已有研究表明，使用大量负样本的批量对比损失能够提升表示学习的质量，但这种方法

Open-source-AI·2025-05-25 12:04

Python 基于 Bert 的中文情歌分析，多分类中文情感分析

本指南将带你一步步使用BERT（BidirectionalEncoderRepresentatio

程序员徐师兄·2025-05-25 06:52

TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding

EMNLP2020论文链接：[1909.10351]TinyBERT:DistillingBERTforNaturalLanguageUnderstanding代码链接：GitHub-huawei-noah

真的没有脑袋·2025-05-24 05:07

LLM推理加速技术如何迁移到传统 Transformer 模型（ASR）

从BERT、GPT到各种特定任务的变体，Transformer的身影无处不在。

kakaZhui·2025-05-24 05:04

探秘BERT与VITS2的完美融合：Bert-VITS2，跨语言语音合成新纪元

探秘BERT与VITS2的完美融合：Bert-VITS2，跨语言语音合成新纪元Bert-VITS2vits2backbonewithmultilingual-bert项目地址:https://gitcode.com

郑微殉·2025-05-24 05:03

Bert-VITS-2 效果挺好的声音克隆工具

教程地址：sjjCodeWithGPU|能复现才是好算法CodeWithGPU|GitHubAI算法复现社区，能复现才是好算法https://www.codewithgpu.com/i/fishaudio/Bert-VITS2

java_lilin·2025-05-24 05:03

【大模型面试每日一题】Day 25：如何通过模型压缩技术将千亿模型部署到边缘设备？

题目重现面试官：我们需要将千亿参数大模型（如PaLM）部署到边缘设备（如JetsonAGXOrin），请设计一个包含量化、蒸馏等压缩技术的部署方案，并说明需要重点考虑的硬件约束、延迟限制、精度损失等关键因素

是麟渊·2025-05-23 06:56

分布式系统CAP理论

CAP理论是分布式系统设计中的一个核心概念，由EricBrewer教授于2000年提出，并在2002年由SethGilbert和NancyLynch正式证明。

ProStart·2025-05-23 06:24

人工智能深度学习之自然语言处理必备神器huggingface,nlp,rnn,word2vec,bert,gpt

一。Huggingface与Nlp介绍解读(1）nlp中经常会听到分类，机器翻译，情感分析，智能客服，文本摘要，阅读理解等。我们训练的nlp模型，目的学会数据表达的逻辑，学会人类文字怎么去描述与理解，这体现出模型要有语言能力，这样就不管后续做什么都行。nlp不像cv一样输入图像后最后输出结果一个结果就完事了。如何培养模型的学习能力呢？首先要很多很多输入学习资料(这些都是大厂才能做的事）让模型去学习

weixin_58351028·2025-05-22 23:43

【LLM应用开发】一文搞懂：LLM应用核心之向量数据库和向量查询

✅关键概念：向量（Vector）向量是一个数字数组，比如：[0.23,-0.91,0.15,...,0.07]这些数字表示一段文本的语义特征，是用大模型（如BERT,OpenA

在努力的韩小豪·2025-05-22 10:26

3中AI领域的主流方向：预测模型、强化学习和世界模型

1.预测模型（PredictiveModels）1.1核心思想预测模型（如GPT、BERT等大语言模型）的核心目标是基于已有数据预测

pang企鹅·2025-05-22 04:46

macbert4csc纠错

简介此篇文章是对macbert4csc模型的一次尝试与思考，废话不多说，看内容。模型结构这个模型分成两部分：使用BertForMaskedLM对预训练模型做mask训练。

ox180x·2025-05-22 01:55

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