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RSS订阅原创 三第二步制作分词器
我租的是单张 RTX 4090D 24G 显存的云服务器，撑死了跑 1B（10 亿）参数量以内的模型。新手不要碰7B/13B 的模型（这类模型从零预训练必须多卡集群，单卡直接显存爆炸）。
2026-05-06 11:23:05
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原创 二第一步模型的选择及项目前期准备
，本质属于指令跟随型任务。就是你一次最多能给它发多少字，它能全记住不混乱，就选一个固定值：比如 2000 字、4000 字、8000 字，新手建议先定 4000 字。租用显卡后，将显卡型号、CPU、操作系统版本发给 AI 助手，询问需要安装的驱动、深度学习框架、依赖库。可选模型：Qwen2-1.5B-Instruct 或 Phi-3-mini-4K-Instruct。：得到一份完全清洗干净且格式规范的训练数据集，以及一个从零训练、能够无误将文字转数字的分词器。，以获得完全的自主权与极致专注的任务性能。
2026-05-06 10:39:51
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原创 开发日志--从0搭建AI控制电脑--前言
项目需要在本地大模型的辅助下理解指令并执行操作，因此租用了。配置可自行选择，不必过于纠结都是小问题。：搭建初期，在做准备工作前，可选择。等环境搭建完毕后，再进行有卡开机。高点，这样可以加快训练速度。
2026-05-05 22:55:25
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原创 MATLAB——线性核和高斯核训练SVM（数据集Iris和Diabetes）
这是一种常见、常用的核函数。线性核函数可以将非线性问题转换为线性问题。线性核函数的数学表达式为：这是一种将数据从原始空间映射到更高维空间的核函数。它衡量样本之间的“相似度”，使同类样本在新的空间中更好地聚在一起，从而更易于进行线性分类。假设我们有两个二维特征向量 𝑥1=[1,2]x1=[1,2] 和 𝑥2=[3,4]x2=[3,4]，且 𝜎=1σ=1。它们的高斯核计算如下：首先，计算两个特征向量的欧氏距离的平方：然后，计算高斯核：举个例子我们有一串颜色为红色和蓝色的珠子，它们排成一条直线。
2024-05-18 23:43:51
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原创 人工智能——为什么说多层感知器是一个巨大的突破
单层感知器为什么叫这个名字，是因为它只有一层处理单元，位于输出层。在单层感知器的结果中，输入层节点的任务是引入外部信息，但它本身并没有信息处理的能力。输出层节点既有信息处理能力，又负责向外部输出处理后的信息。有些人可能会认为，这明明有输入层和输出层两层，为啥还叫单层感知器。其原因是因为关键的处理操作仅发生在输出层这一层，所以叫“单层”感知器。不必较真~红圈为输入层，绿圈为输出层（并负责计算）。
2024-04-12 22:35:43
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原创 深度学习——注意力是什么
Encoder-Decoder框架是一种常用的深度学习架构，它主要用来处理序列到序列的任务，列如机器翻译、文本摘要、语音识别等。编码器（Encoder）和解码器（Decoder），注意 每个部分都是一个独立的神经网络。
2024-04-01 21:08:22
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原创 数据库原理（自学用
仓库，是我们平常用来储存东西的一个空间。 数据库，延伸一下含义就是存放数据的空间，并按照 数据结构来组织，储存和管理数据的仓库。 其发展史分为三个阶段： 1.手工管理 2.文件管理 3.数据库系统 1.手工管理阶段 硬件：没有直接存取存储设备 软件：没有系统软件对数据进行管理 不保存大量的数据 一组数据对应着一个程序 2.文件系统管理数据阶段 硬件：有了大容...
2021-08-25 22:13:35
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空空如也
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