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Flow Matching生成模型：从理论基础到Pytorch代码实现

本文详细介绍了Flow Matching这一新兴的生成建模方法，从数学理论基础出发，逐步构建完整的实现框架。与传统扩散模型通过逆向去噪过程生成数据不同，Flow...

deephub 28天前2025-08-20 15:06:23

基础、模型、数据、pytorch、matching

图解KV Cache：解锁LLM推理效率的关键

LLM 用于推理的时候就是不断基于前面的所有 token 生成下一个 token。

致Great 2025-03-042025-03-04 08:25:47

缓存、模型、效率、原理、LLM

详解各种LLM系列｜LLaMA 2模型架构、预训练、SFT内容详解 (PART1)

大家好，这里是 NewBeeNLP。之前我们分享了详解各种LLM系列｜LLaMA 1 模型架构、预训练、部署优化特点总结

NewBeeNLP 2024-03-272024-03-27 13:04:57

函数、架构、模型、数据、LLM

大模型LLaMA及其Finetune方法

这篇文章介绍了近年最火的预训练大模型之一LLaMA，以及如何对它进行finetune，以应用到下游NLP、多模态等任务中，也包括如何降低finetune的资源开...

圆圆的算法笔记 2023-08-172023-08-17 08:39:05

编码、工作、模型、数据、优化

图解BERT模型：从零开始构建BERT

本文首先介绍BERT模型要做什么，即：模型的输入、输出分别是什么，以及模型的预训练任务是什么；然后，分析模型的内部结构，图解如何将模型的输入一步步地转化为模型...

腾讯Bugly 2019-01-302019-01-30 16:22:35

机器学习、深度学习、人工智能、神经网络、卷积神经网络

四天搞懂生成对抗网络（四）——CycleGAN的绝妙设计：双向循环生成的结构

在“风格迁移四部曲系列”的《风格迁移的“精神始祖”Conditional GAN》文章中，已经跟大伙一起在MNIST手写数据集上手撸了CGAN，让GAN学会了“...

用户1386409 2020-11-232020-11-23 15:07:54

机器学习、神经网络、深度学习、人工智能、迁移

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