NTK

[CLIP-VIT-L + Qwen] 多模态大模型源码阅读 - 语言模型篇（2）

多模态学习笔记-语言模型篇（2）参考repo:WatchTower-Liu/VLM-learning;url:vlm-learning吐槽今天的源码看的欲仙欲死，NTK(neuraltangentkernel

FlowerLoveJava·2024-08-23 09:14

大模型上下文扩展之YaRN解析：从直接外推ALiBi、位置插值、NTK-aware插值、YaRN

前言下半年以来，我全力推动我司大模型项目团队的组建，我虽兼管整个项目团队，但为了并行多个项目，最终分成了三个项目组，每个项目都有一个项目负责人，分别为霍哥、阿荀、朝阳在今年Q4，我司第一项目组的第一个项目「AIGC模特生成平台」得到CSDN蒋总的大力支持，并亮相于CSDN举办的1024程序员节，一上来就吸引了很多市里领导、媒体、观众的关注，如今该平台的入口链接已在七月官网右上角而第二项目组的论文审

v_JULY_v·2024-01-16 06:34

Neural Tangent Kernel 理解（一）原论文解读

欢迎关注WX公众号，每周发布论文解析：PaperShare,点我关注NTK的理解系列暂定会从（一）论文解读，（二）kernelmethod基础知识，（三）神经网络表达能力，（四）GNN表达能力等方面去写

Bagba·2024-01-06 21:43

【深度学习】神经正切核(NTK)理论

神经正切核理论本文来自于《TheoryofDeepLearning》，主要是对神经正切核(NTK)理论进行介绍。这里主要是补充了一些基本概念以及部分推导过程。

BQW_·2024-01-06 21:13

Qwen 通义千问 14B 模型，长文本问答效果测试

不使用动态ntk12000字输入：乱码5000字输入：乱码1500字输入：正常不使用动态ntk，使用线性位置插值缩放4倍12000字输入：乱码5000字输入：正常，但废话多，质量低。

防搞活机·2023-12-07 01:31

When and why PINNs fail to train A neural tangent kernel perspective

WhenandwhyPINNsfailtotrainAneuraltangentkernelperspectiveWhenandwhyPINNsfailtotrainAneuraltangentkernelperspectivePINN方法下NTK

xuelanghanbao·2023-12-04 00:32

何为执法记录仪，执法记录仪的前世今生

何为执法记录仪从第一代数码鹰开始，从coach芯片、卓然、NTK、安霸开始，一代代演变到MTK6739入场，BAIANDA/TM推出第一代安卓机，执法记录仪迎来巨变大发展，从早年核心的视音频录像功能，在

5Gcamera·2023-11-22 03:58

又要卖肾了~

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借我一生1·2023-10-17 15:39

百川Dynamic NTK-ALiBi的代码实现：无需微调即可推理更长文本

文章目录前言代码实现完整代码前言NTK-ALiBi原理：NTK-ALiBi：通过插值实现大模型ALiBi位置编码的长文本外推代码实现打开百川模型文件夹中的modeling_baichuan.py1、增加

ToTensor·2023-09-01 10:13

旋转位置编码RoPE总结

编码参数式编码相对位置编码提出动机方案一方案二RoPE原理及实现理论部分高效实现几何意义代码实现LLaMAPaLMRoPE的优点长度外推性外推（Extrapolation）内插（Interpolation）NTK

Pennyyu0214·2023-08-26 08:02

你绝对需要了解的Spring学习笔记

__biz=MzU0NTk2MjQyOA==&mid=2247483971&idx=1&sn=cbfb9895543257282f68c8009db23d14&chksm=fb65a290cc122b86891abfcabb67a9fdffe3cb9b9d97ce6572f1e1f3c772b843da30d4

符文杰9527·2023-04-12 14:18

oc 解析jwt

jwt_str=@"eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJ1c2VyX2lkIjoyLCJ1c2VybmFtZSI6ImtlZXBfaXQiLCJleHAiOjE1NTk0ODcyODIsImVtYWlsIjoiZG9uZ3NoYW5n

dongshangtong·2023-04-04 21:49

使用ThreadPoolExecutor类创建线程池

摘自：https://blog.csdn.net/ntk1986/article/details/53231273备注：补全maximumPoolSize，原文漏缺了一、采用这种方式的优点：可以实时获取线程池内线程的各种状态可以动态调整线程池大小二

法尼的铁帽子·2023-03-29 08:28

ps绘制loading图

具体参考http://www.zcool.com.cn/work/ZMjc4NTk3Mg==.htmlhttp://www.wzsky.net/html/Photo/psjc/psgif/114683_

naguoer·2023-03-26 08:42

VMware 虚拟化平台规划设计方案

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z荒野求生·2023-03-24 03:37

1分钟克服演讲紧张之二：知

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海鹰演讲·2023-02-06 22:28

浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化

文章目录采样分布稳定二阶矩激活函数直接标准化NTK参数化残差连接炼丹路漫漫转载前几天在训练一个新的Transformer模型的时候，发现怎么训都不收敛了。

得克特·2023-02-01 10:36

(转) ICML2016 TUTORIAL参会分享

__biz=MzI3MDE4NTk4MQ==&mid=2658399541&idx=1&sn=de6da3b595f1843a85acf75110f54e48原创2016-07-26阿里巴巴-探微蝙蝠遐想本次

普通网友·2023-01-11 10:53

苏神文章解析（6篇）

苏神文章解析文章目录苏神文章解析1.浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化1.1采样分布：截尾正态分布1.2正交初始化：Xavier初始化1.3直接标准化1.4NTK参数化1.5残差连接2.

神洛华·2022-11-23 03:10

超宽深度网络和神经正切核 Ultra-Wide Deep Nets and Neural Tangent Kernel (NTK)

(也发布在atCMUML.)作者：WeiHuandSimonDu机器学习的传统观点认为，在训练误差和泛化差距之间要进行谨慎的权衡。模型的复杂性存在一个“最佳点”，因此模型（i）足够大，可以实现合理良好的训练误差，而模型（ii）足够小，可以泛化差距-测试误差和训练误差之间的差-可以控制。较小的模型会产生较大的训练误差，而使模型变大则会导致较大的泛化差距，两者都会导致较大的测试误差。当模型复杂度变化时

0XIX0·2022-03-20 06:57

无限宽神经网络 - 神经网络正切核理论【NTK】

NTK(NeuralTangentKernel)理论前提：神经网络足够的宽需要一套特定的初始化方法，来初始化网络参数得到的结论：神经网络可以在初始化点，使用梯度下降，快速找到全局最小值[icml19-SimonS.Du

Gene_INNOCENT·2022-03-20 06:15

1分钟克服演讲紧张之一：常

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海鹰演讲·2022-02-13 13:26

优酷获得.m3u8的方法

在优酷的网页上随便点个视频，获得该视频的网页网址，比如：http://v.youku.com/v_show/id_XNTY3ODc5NTk2.html其中，XNTY3ODc5NTk2是它的ID号。

MultiMedia之旅·2020-09-17 07:07

【JZOJ4161】于神之怒莫比乌斯反演

任务答案mod1e9+7.解法容易写出反演：Ans=∑T=1nTk∗∑i=1⌊nT⌋⌊niT⌋⌊miT⌋μ(i)∑⌊nT⌋i=1⌊niT⌋⌊miT⌋μ(i)这个因式显然是经典的分块处理；同时我们还发现，

weixin_30617695·2020-08-24 10:03

约瑟夫环问题（幸运数字），数组和集合两种方式解决

菜鸟一梦·2020-07-31 20:21

鸡血视频目录

spm=a2h0k.8191407.0.0&from=s1.8-1-1.22.励志视频短片放在你心上的那个梦想是可以实现的http://v.youku.com/v_show/id_XMzA3NTk2ODEwOA

坚持不下去·2020-07-30 11:26

《美丽的神话》（即兴演奏：大叔钢琴）

https://v.youku.com/v_show/id_XMzY0NTk1MzU3Ng==.html?

大叔钢琴0721·2020-07-28 08:56

2018年6月7日15班2组作业雨汇总

__biz=MzA3MTg2NTk4M

Michelle_6·2020-07-15 00:41

用Unity3D内部频谱分析方法做音乐视觉特效的原理说明

[视频连接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTU0NTk4NjgwOA==.html?

liu_if_else·2020-07-13 07:06

关于修改当前WiFi的账号和密码之后自动重连问题（不用在输入密码），重连时间过长问题的解决办法

重连思路是这样的：修改SSID之后重连，那么密码是不变的；修改密码后重连那么账号时不变的，我是这样实现的packagecom.ntk.util;importjava.util.List;importandroid.content.Context

昵称_Justin·2020-07-07 22:51

ROS_Kinetic_25 在ubuntu16.04使用Leap_motion并作为手势输入控制Gazebo中的机器人

中的机器人视频录像：1.http://v.youku.com/v_show/id_XMTU3NDg2NzMwOA==.html2.http://v.youku.com/v_show/id_XMTcwNjg2NTk4NA

zhangrelay·2020-07-01 01:31

决策树损失函数对Nt的理解

设决策树的子节点集合为T，t是T中的一个元素，该叶节点有Nt个样本，其中k类的样本有Ntk个，共K个分类Ht(T)=−∑k=1KNtkNtlogNtkNt则损失函数可以定义为Cα(T)=∑t=1∣T∣NtHt

MrTriste·2020-06-29 19:56

决策树的损失函数是什么？怎么理解？

设决策树T的叶子节点个数为|T|，t是树T的叶子节点，该叶节点有Nt个样本点，其中k类的样本点有Ntk个，Ht(T)为叶节点t上的经验熵，α⩾0为正则

素笺清风·2020-06-29 16:48

前馈到反馈：解析循环神经网络（RNN）及其tricks

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aeytifiw·2020-06-26 18:38

他人总结的TLD视觉跟踪算法（源代码、文章、原理等）非常好的东西

TLD算法好牛逼一个，这里有个视频，是作者展示算法的效果，http://www.56.com/u83/v_NTk3Mzc1NTI.html。下面这个csdn博客里有人做的相关总结，感觉挺好的，收藏了！

clyfly·2020-06-22 23:08

Elasticsearch安装

cat=otn&Ntk=S3&Ntt=jdk82.上传到/usr/local目录下3.tar-zxvf下载的包文件名4.配置环境变量vi/etc/profile最后一行加入JAVA_HOME=/usr/

perfect_jimmy·2020-04-11 06:51

OpenStack 学习

比较好的参考资料：https://github.com/ntk148v/awesome-openstackhttp://blog.csdn.net/u010305706/article/details/

夏小新也·2020-04-04 14:55

差网络环境模拟工具 Clumsy

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腐骨灵花·2020-03-07 07:27

慎独小语

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mxmyoga·2020-02-20 06:07

基于PDCA建立的一套决策模型

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夏天xiatian09·2019-12-30 06:38

《康美之恋》（即兴演奏：大叔钢琴）

https://v.youku.com/v_show/id_XNDI4MDA5NTk1Ng==.html?

大叔钢琴0721·2019-12-27 13:26

Selenium的使用

/chromedriver')driver.get("http://v.youku.com/v_show/id_XMTY2NTk5ODAwMA==.html?

被收割的老韭菜·2019-12-25 07:16

手表App网络抓包之设置wifi代理

apk,使用adb工具安装到手表https://github.com/kuleyang/AndroidProxySetter第二步：在终端上执行以下命令并带上相应的参数：adbshellamstart-ntk.elevenk.proxysetter

铸剑先生Joe·2019-12-22 02:21

二组10月28日作业雨汇总

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迷至自信·2019-12-15 04:17

《The DataWarehouse Toolkit-The Complete Guide to Dimensona Modeling》

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葡萄喃喃呓语·2019-12-15 00:24

一段尘封已久的历史

以下是链接https://v.youku.com/v_show/id_XNDQ2NTk2NTA0.html?x&sharefro

一个有才情的女子·2019-11-30 20:43

金丝雀发布、滚动发布、蓝绿发布到底有什么差别？关键点是什么？

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kuSorZ·2019-09-12 16:02

QUIC学习笔记

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CrystalShaw·2018-11-05 14:10

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