PyTorch BCELoss 与 CrossEntropyLoss 应用场景对比 在构建深度学习模型时，一个看似简单却影响深远的决策，往往藏在损失函数的选择里——尤其是在分类任务中。你有没有遇到过这样的情况：模型训练时 loss 下降缓慢、预测结果总是偏向某一类&am…

随着工业固废处理与资源循环需求激增，2024年全自动液压打包机市场规模突破120亿元，年增速达32%。但行业乱象频发：安徽某合作社设备投产即报废、浙江某纺织厂因包块松散多付30%运费、山东某金属厂因漏油停机15天损失…

Transformers模型缓存管理：节省PyTorch-CUDA环境存储空间 在现代AI研发中，一个看似不起眼的细节——模型缓存管理，往往成为压垮GPU服务器的最后一根稻草。你有没有遇到过这样的场景？刚启动一个实验，from_pretrained(&q…

本文转发自：柏企阅文，内容涵盖了语言建模、预训练面临的挑战、量化技术、分布式训练方法，以及大语言模型的微调。此外，还讨论了参数高效微调（PEFT）技术，包括适配器、LoRA和QLoRA；介绍…

在现代农业转型升级的浪潮中，水培无土栽培设施凭借节水高效、突破土壤限制等优势，成为设施农业发展的核心引擎。面对市场上良莠不齐的供应商，种植户、农业园区如何选择技术强、专业度高的合作伙伴？以下结合行业调研…

“学术 PPT 做 3 天，答辩被批逻辑乱”“数据图表堆一页，重点完全看不清”“非设计专业，排版粗糙拿不出手”…… 在毕业答辩、课题汇报、学术交流的场景中，PPT 制作往往成为科研人 “耗时最久、效果最差” 的短板。普通 PPT 工具模…

一、微调技术发展路径 起点：全参数微调 (Full Fine-Tuning) 做法： 对预训练模型的所有参数进行重新训练，以适应新任务。关键： 早期LLM的主要适配方法，能充分利用模型潜力。瓶颈： 随着模型参数量剧增&#…