LoRA是"给大模型打补丁"的技术，只训练少量参数；QLoRA = 4-bit压缩大模型 + LoRA补丁，让普通电脑也能微调大模型。

双重量化技术进一步压缩了量化常数，通过将量化常数再次量化，减少了存储和计算的开销。这一技术不仅降低了显存占用，还提高了模型的推理速度。

想象你正在指挥一支交响乐团，每个乐手都技艺高超，但如果没有指挥棒的引导，音乐就会变成杂乱无章的噪音。编程也是如此，Python的流程控制就是那根神奇的指挥棒，它...

在Python编程中，循环结构是处理重复性任务的基石。当基础循环语法无法满足复杂需求时，掌握嵌套循环与精细控制技巧将成为开发者突破瓶颈的关键。本文将从工程实践...

量化交易作为金融市场中的一个重要领域，通过计算机技术和数学模型实现自动化的交易决策。它不仅依赖于历史数据和实时市场信息，还通过复杂的算法和统计分析方法，自动生...

最近我尝试用字节跳动的marscode来部署一个AI API，不得不说，字节的产品做得是真不错，用户体验超级棒，方方面面都考虑得很周到。用这个工具来做轻量级AI...

作者介绍：崔鹏，计算机学博士，专注 AI 与大数据管理领域研究，拥有十五年数据库、操作系统及存储领域实战经验，兼具 ORACLE OCM、MySQL OCP 等...

Gemma 3 270M 是一款紧凑型、拥有 2.7 亿个参数的小体量语言模型，专为特定任务的微调而设计，具备强大的指令跟踪和文本结构化能力。

面对这一技术瓶颈，GPT-OSS通过创新的量化技术实现了突破性进展。该系统能够在单个80GB GPU上运行1200亿参数模型，同时保持竞争性的基准测试性能。其核...

传统观念中，大语言模型（LLM）的部署通常需要大规模云计算资源和高昂的运营成本。随着模型量化技术和优化算法的快速发展，现在可以在配置有限的个人计算设备上部署强大...

本文将从技术实现角度阐述LGMM相对于传统方法的优势，通过图表对比分析展示其效果，并详细说明量化分析师和技术分析师如何应用此方法优化投资决策。LGMM的实现原理...

金融数据分析面临实时处理、高频采集和非结构化特性的多重挑战。传统的使用自组织映射(SOM)进行异常检测存在几个关键性局限：

时间序列动量策略（Time-Series Momentum, TSMOM）作为量化交易领域中最为持久且被深入研究的策略类型之一，其核心理念相对简明：对于显示上升...

The spatiotemporal mechanism of surface compound ozone and heat (SCOH) potential...

引言量化交易（Quantitative Trading）是利用数学模型和计算机程序进行金融投资决策的方法。Python凭借其丰富的数据分析和机器学习库，已成为量...

AI-Compass 致力于构建最全面、最实用、最前沿的AI技术学习和实践生态，通过六大核心模块的系统化组织，为不同层次的学习者和开发者提供从完整学习路径。