zkw54334的博客

将序列中每个 token 的位置信息编码为向量，与词向量相加后输入模型。常用正弦/余弦函数或可学习参数实现。：对每个样本的特征维度（而非批量维度）进行归一化，稳定训练。：通过两个线性变换与激活函数，增强模型非线性表达能力。

在当前的自然语言处理领域，Transformer已经成为了当前NLP模型的标配，因此针对Transformer模型也需要重新从网络结构到实际应用回味一下。Transformer 是由 Vaswani 等人在 2017 年提出的革命性模型（论文），彻底改变了序列建模的范式。它完全依赖（Self-Attention）替代传统的 RNN/CNN，实现了并行化计算和长距离依赖建模。以下从角度详细解析其设计。

是由中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）开发的轻量化大语言模型，基于阿里巴巴的Qwen系列模型通过知识蒸馏技术优化而来。当前模型开源后，我们可以将其部署，使用API方式进行本地调用。

大模型发展近年突飞猛进，更多的人被吸引到LLM部署、训练、微调工作中去，但高楼决不是一日建成的，也需要回顾一下NLP的历史发展，看看语言模型的发展史。

是由中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）开发的轻量化大语言模型，基于阿里巴巴的Qwen系列模型通过知识蒸馏技术优化而来。当前模型开源后，我们可以将其部署，使用API方式进行本地调用。

是由中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）开发的轻量化大语言模型，基于阿里巴巴的Qwen系列模型通过知识蒸馏技术优化而来。当前模型开源后，我们可以将其部署，使用API方式进行本地调用。