详细说明Encoder-only架构的特点以及他和encoder decoder的区别和联系

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Poe Encoder-only 架构的特点 Encoder-only 模型只使用 Transformer 的编码器部分,专注于对输入序列的理解和表征学习。这类模型通常被用在需要对输入文本进行深度理解的任务上,如文本分类、问答和语义匹配。以下是 Encoder-only 架构的核心特点: 1. 双向上下文建模 * 特点:Encoder-only 模型通过自注意力机制(Self-Attention)同时关注输入序列的前后文。 * 优势:相比单向模型(如 Decoder-only),它可以更全面地捕捉输入序列的全局语义,适合需要理解复杂上下文的任务。 * 实现方式:在训练过程中,不对输入序列进行因果掩码(Causal Masking),允许模型在任何位置访问序列的所有位置。 * 例子:BERT 的 Masked Language Model(MLM)训练任务通过随机遮盖部分单词,依赖左侧和右侧的信息来预测被遮盖的词,即双向建模的典型体现。 2. 适用于理解任务 * 特点:Encoder-only 模型专注于理解输入序列,而不生成输出序列,因此适合处理分类、

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手把手教学,DeepSeek-R1微调全流程拆解

大模型

手把手教学,DeepSeek-R1微调全流程拆解

手把手教学,DeepSeek-R1微调全流程拆解 原创 极客见识  2025年02月09日 09:02 广东 DeepSeek 通过发布其开源推理模型 DeepSeek-R1 颠覆了 AI 格局,该模型使用创新的强化学习技术,以极低的成本提供与 OpenAI 的 o1 相当的性能。 更令人印象深刻的是,DeepSeek 已将其推理能力提炼成几个较小的模型。这篇文章,我们将使用其蒸馏版本之一引导大家完成 DeepSeek-R1 的整个微调过程。 本文章将演示了如何微调其中一个模型(使用我们自己的自定义思维链数据集),然后保存和部署微调后的模型。 高级推理模型微调 DeepSeek 简介 DeepSeek-R1 是由深度求索(DeepSeek)公司开发的突破性推理模型。DeepSeek-R1 基于 DeepSeek-V3-Base(总共 671B 个参数,每次推理 37B 处于活动状态)构建,使用强化学习 (RL) 在提供最终答案之前生成思路链

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LLM o1 中的蒙特卡洛树搜索算法,DeepSeek论文中提到

LLM o1 中的蒙特卡洛树搜索算法,DeepSeek论文中提到

LLM o1 中的蒙特卡洛树搜索算法,DeepSeek论文中提到 凌青羽  2025年02月09日 09:30 上海 蒙特卡洛树搜索算法的核心是:选择与模拟。 蒙特卡洛树搜索算法的主要目标是:给定一个游戏状态来选择最佳的下一步。 前言 在讲解蒙特卡罗树算法之前,我们先玩一个“赌博”游戏。多臂老虎机(Multi-Armed Bandits)。 多臂老虎机(Multi-Armed Bandits) 游戏规则如下:赌博机有K个摇臂,每次摇动其中的任意一个摇臂,赌博机都会随机吐出一些硬币。现在允许你摇T次,请问如何尝试使得收益最大化。(有限次数的尝试的收益最大化) 思考一下,你会如何尝试?(是下面的玩法中的哪一种类型呢?) * • 纯随机(Random):每次随机选一个摇臂进行摇动。 * • 劣势:能算个期望收益,但收益不是最大的。 * • 仅探索(Exploration-only):每个摇臂摇动T/K次。 * • 相当于每个摇臂摇动的次数都一样。(劣势:浪费次数在收益较差的摇臂上) * • 仅利用(Exploitation-only):

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DeepSeek-R1 长链思维 Long CoT 的机制研究

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DeepSeek-R1 长链思维 Long CoT 的机制研究 作者:黄哲威,PKU - 阶跃星辰 原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21706980653 >> Paper:Demystifying Long Chain-of-Thought Reasoning in LLMs Abs:https://arxiv.org/pdf/2502.03373 太长不看版本,主要有四个发现 1. 1. 有监督微调 SFT 可以简化训练流程,为强化学习 RL 提供更好的基础 1. 2. RL 不是总能顺利提高思维链的长度和复杂性,可以通过长度奖励函数鼓励复杂推理行为 1. 3.

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腾讯.NET&PHP面试题

腾讯.NET&PHP面试题

在整个面试过程中,作为面试者的你,角色就是小怪兽,面试官的角色则是奥特曼,更不幸的是,作为小怪兽的你是孤身一人,而奥特曼却往往有好几个助攻,你总是被虐得不要不要的~ 作为复读一年才考上专科的我,遗憾的是都没有去大公司面试过,因为总是连面试的机会都没有,或者有机会可是错过了....可能不只是学历问题,简历上工作换得太多也是一个原因,而我又固执的不喜欢撒谎,明明可以靠脸吃饭,却偏偏喜欢拼才华~哈哈 以下是网友发的关于腾讯的.NET面试题,不得不说还是有一定的难度,但是话说回来,问的问题都比较大,可发挥的范围也很大,几乎每一道题都可以用一本书来解释了,至少也应该是一篇博客吧!那面试完不是要滔滔不绝谈几个小时?所以面试官就是看你们知道多少就给我说多少的态度,所以我常说面试说得难听一点其实就是纸上谈兵。 关于以下面试题的回答我只是基于自身的认识来回答的,仅供参考。 1.NET的垃圾回收机制是怎样的? 每次被问到这样的问题,我心中就千万匹草泥马奔腾而过(我觉得应该是请简述XX,要是笔试题就更坑爹了,写字不如画图)我们知道关于.NET垃圾回收机制,要完整详细的表述,我相信用一章书的内容来

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.NET程序员也学Node.js——初识Node.js

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清明在石门休了八天假,一眨眼,4月又到中旬了...看到.NET在天朝彻底沦陷而又无能为力,我开始尝试去学习一些新的东西来充实自己,尽管我一大波搞java的大学同学天天给我吹风说:来吧,java欢迎你。可我自然是打死都不会去学java的,没有为什么。于是乎,最近开始学习一些前端的开发技术,就让学习笔记来记录一下我的学习历程并同大家一起分享吧! 申明:我只是业余学着好玩的,顺便扩展一下视野,各位广大.NET同行不要被我带沟里去了,当然如果你想从事移动前端或者全栈开发的话还是有必要学习一下的。 Node.js简介 Node.js 的推出,不仅从工程化的角度自动化掉更多琐碎费时的工作,更打破了前端后端的语言边界,让 JavaScript 流畅的运行在服务器端。 为什么要学习Node.js? Node.js现在非常火而且很强,从2009年出现至今,已经风靡全球,微软的VS也已经将其集成进来了,我们知道微软总是喜欢将一些它觉得比较好的东西集成进来。 什么是Node.js? Node.js 是一个由C++编写的基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。 速度

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2025年OpenAI o3-mini技术报告中文版(免费下载)

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2025年OpenAI o3-mini技术报告中文版(免费下载) 原创 水木人工智能学堂  2025年02月11日 08:30 广东 在人工智能的世界里,每一次技术的迭代都像是在黑暗中点亮了一盏新的灯塔,照亮了未知的前方。2025年,OpenAI带着它的o3-mini模型,再次站在了聚光灯下。这不仅仅是一个技术更新,更是一次对AI安全性和能力边界的全新探索。今天,就让我们一起揭开o3-mini的神秘面纱,看看它到底有多厉害! 一、o3-mini:不只是“小”,更是“精” (一)“推理链条”:AI的“思考”革命 想象一下,如果AI在回答问题之前,能够像人类一样先思考一番,那会是什么样的场景?OpenAI o3-mini做到了!它通过大规模强化学习训练,学会了在给出答案之前进行推理。这种推理链条的思考方式,让o3-mini在回答问题时不再是简单的“输入-输出”,而是有了逻辑和判断。比如,当面对一个可能涉及不当内容的问题时,它会先在自己的“安全策略”里推理一番,看看能不能回答,而不是盲目地给出可能引发问题的答案。

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HTML5笔记3——Web Storage和本地数据库

HTML5笔记3——Web Storage和本地数据库

上一篇: Web Storage概述 在HTML5中,除了Canvas元素之外,另一个新增的非常重要的功能是可以再客户端本地保存数据的Web Storage功能,之前可以使用Cookies在客户端 保存诸如用户名等简单用户信息,但通过长期使用,人们发现使用Cookies存储永久数据存在几个问题。 * 大小:Cookies的大小被限制在4KB * 带宽:Cookies是随HTTP失误一起被发送的,因此会浪费一部分发送Cookies时使用的带宽 * 复杂性:要正确的操纵Cookies是很困难的。 针对以上问题,HTML5中,重新提供了一中在客户端本地保存数据的功能,他就是Web Storage。 Web Storage功能。 顾名思义,Web Storage功能就是在Web上存储数据的功能,这里的存储是针对客户端本地而言的。具体分为两种: sessionStorage:将数据保存在session对象中。session是指用户在浏览某个网站时,从进入网站到浏览器关闭所经过的这段时间,也就是用户浏 览这个网站所花费的时间。session对象可以用来保存在这段时间内所要

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每篇半小时1天入门MongoDB——2.MongoDB环境变量配置和Shell操作

每篇半小时1天入门MongoDB——2.MongoDB环境变量配置和Shell操作

上一篇: 前言:为什么不是1天精通?大家都是成年人、明白人、聪明人,就不要像忽悠小孩子一样啦.......入门容易精通难,入门可能1天,精通则可能十年磨一剑才略有所成...... 配置环境变量 Win10系统为例 右键单击“此电脑”——属性——高级系统设置——高级——环境变量,添加C:\Program Files\MongoDB\Server\3.0\bin;。注意:要以;隔开各种变量。 这样的话就可以直接在CMD命令窗口中输入mongo 表示环境变量设置成功,并已经连接到默认数据库test中。 我们可以输入mongod --help来查看相关的帮助信息 C:\Users\zouqi>mongod --help Options: General options: -h [ --help ] show this usage information --version

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世界麻将组织-维基百科

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世界麻将组织      摘自维基百科,自由的百科全书 此条目需要更多引文以进行。请通过。未引用的材料可能会受到质疑并被删除。查找来源:  – ····           (2010 年 6 月)() 世界麻将组织 缩写世界气象组织形成2005 年 10 月 30 日类型法律地位组织目的加强沟通与交流,弘扬奥林匹克精神,倡导健康、科学、友好的麻将文化,完善国际麻将竞赛规则总部, 会员资格12个国家组织 官方语言 英文 总统 屬属网站 世界麻将组织(:世界麻将组织)是变体(MCR)的国际管理机构。其总部位于中国。截至 2015 年,其主席为蒋学启。 历史 [] 成立前 [] 麻将起源于中国,并流传到世界各地,尽管规则各异。在中国,麻将被视为非法游戏,禁止以此为基础开展业务,因此没有人可以建立专业的麻将组织。这妨碍了麻将作为一项运动的发展,直到 1998

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Go语言开发AI智能体有多丝滑?字节重磅开源Eino框架,内含保姆级教程

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Go语言开发AI智能体有多丝滑?字节重磅开源Eino框架,内含保姆级教程 2025年02月04日 18:35 河南 AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年,机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:[email protected][email protected] 开发基于大模型的软件应用,就像指挥一支足球队:组件是能力各异的队员,编排是灵活多变的战术,数据是流转的足球。 Eino 是字节跳动开源的大模型应用开发框架,拥有稳定的内核,灵活的扩展性,完善的工具生态,可靠且易维护,背靠豆包、抖音等应用的丰富实践经验。初次使用 Eino,就像接手一支实力雄厚的足球队,即使教练是初出茅庐的潜力新人,也可以踢出高质量、有内容的比赛。 下面就让我们一起踏上新手上路之旅! 认识队员 Eino 应用的基本构成元素是功能各异的组件,就像足球队由不同位置角色的队员组成: 这些组件抽象代表了固定的输入输出类型、

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ASP.NET MVC 重写RazorViewEngine实现多主题切换

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在ASP.NET MVC中来实现主题的切换一般有两种方式,一种是通过切换皮肤的css和js引用,一种就是通过重写视图引擎。通过重写视图引擎的方式更加灵活,因为我不仅可以在不同主题下面布局和样式不一样,还可以让不同的主题下面显示的数据条目不一致,就是说可以在某些主题下面添加一下个性化的东西。 本篇我将通过重写视图引擎的方式来进行演示,在这之前,我假设你已经具备了MVC的一些基础,系统登录后是默认主题,当我们点击切换主题之后,左侧菜单栏的布局变了,右侧内容的样式也变了,而地址栏是不变的。界面UI用的metronic,虽然官网是收费的,但是在天朝,总是可以找到免费的。metronic是基于bootstrap的UI框架,官网地址: 我们先来看下效果: 在这里,我使用了分区域、分模块(按独立的业务功能划分)的方式,一个模块就是一个独立的dll,在这里Secom.Emx.Admin和Secom.Emx.History就是两个独立的模块,并分别创建了区域Admin和History,当然你可以在独立模块下面创建多个区域。 你会发现Secom.Emx.Admin模型下面的Areas目录和Seco

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ASP.NET MVC Bundling and RequireJS

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高手速来围观帮忙解惑~关于ASP.NET MVC Bundling and RequireJS的取舍问题,最近比较困惑,我希望有一种方式可以结合两者的优点。作为.NET程序员,难道你没有过这方面的困惑吗? 因为我感觉各自都有优缺点,RequireJS的缺点在于,在开发的时候,你不能引入压缩后的js或者css,否则无法调试和修改,而Bundling的话debug模式默认情况下是不压缩,你一发布到生产成release就自动压缩,调试起来非常方便。RequireJS的优点在于可以异步按需加载,还有就是模块化js代码,而Bundling 则是简单粗暴的全部合并成一个文件进行加载,你看不出模块化引用也实现不了按需加载, 那么在开发过程中作为.NET程序员是如何取舍的呢?能不能结合二者的优点来使用呢? 目标:在ASP.NET MVC项目中实现js和css的模块化,并支持压缩合并。 如果你跟我说你还不知道RequireJS是个神马冬冬?请移步至: 项目目录结构沿用上一篇 方式一 Bunding+RequireJS混用 先来看看一个老外的做法,他大体上是这样做的: Bundling部分

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过程奖励模型PRM成版本答案!谷歌DeepMind全自动标注逐步骤奖励PAV,准确率提升8%

过程奖励模型PRM成版本答案!谷歌DeepMind全自动标注逐步骤奖励PAV,准确率提升8%

过程奖励模型PRM成版本答案!谷歌DeepMind全自动标注逐步骤奖励PAV,准确率提升8%     过程奖励模型PRM成版本答案!谷歌DeepMind全自动标注逐步骤奖励PAV,准确率提升8%   缩小字体放大字体收藏微信分享 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】通过过程奖励模型(PRM)在每一步提供反馈,并使用过程优势验证器(PAV)来预测进展,从而优化基础策略,该方法在测试时搜索和在线强化学习中显示出比传统方法更高的准确性和计算效率,显著提升了解决复杂问题的能力。 在提升大型语言模型(LLM)在数学推理方面的能力时,一个常用的方法是训练一个奖励模型(reward model)或验证器(verifier),也可以利用强化学习在测试阶段(test-time)对所有解决方案进行重排序。 通常情况下,验证器的预测是整个推理过程的结果,即结果奖励模型(ORM,outcome reward models),但这种奖励信号过于稀疏,模型难以从中学习,并且搜索过程的效率也不高;理论上,通过细粒度的监督数据可以缓解这一问题。 在推理方面,先前有研究已经训练了过程奖励模型(PRMs,

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