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prompt 在人与 LLM 的互动中起着关键的作用，好的 prompt 可以让 LLM「思考」更多一些，那么如何更好地理解 prompt 的组成，以及设计 prompt 来完成想要的任务便成了主要的目标...

问题 LLM 通过大量的语料来建模下一个 token 的概率，这种训练方式促成 LLM 成为一个「文科生」，那么我们不禁对以下几个问题好奇： LLM 目前在数学问题上取得的进展...

如何高效训练或推理大模型一般在两点：如何装得下以及如何更快 这里讲一些主要的并行概念，不会深挖原理，只会介绍 key points，看它们分别为加速和...

区分真实样本 前面的两种是为了去估计配分函数，接下来要介绍的 InfoNCE 虽然带个 NCE，但这个的目的不是要预估配分函数，他是直接像上篇应用 NCE 的方法一样，...

在Noise Contrastive Estimation中，我们详细介绍了 NCE 算法，其实还有很多跟它类似的算法，继续以文本生成为例，基于上下文$\boldsymbo...

Why 当计算涉及到实数域时，比如圆周率的$\pi$，因为小数部分是无穷的，计算机是无法准确表示，因而只会用近似的值进行替代，这种情况下，误差相对...

引言 我们规定，训练集记为$\mathcal{D}$，我们从中取一个样本$\boldsymbol{x}$，其训练集标签为$y_{\mathca...

难以承受之重 文本生成是 NLP 任务中比较典型的一类，记参数为$\boldsymbol{\theta }$，给定的 context 为$\boldsymbol{c}$...