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    <title>llms on Tai&#39;s Blog</title>
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    <description>Recent content in llms on Tai&#39;s Blog</description>
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      <title>Tai&#39;s Blog</title>
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      <title>Muon: 控制谱范数下的最速下降</title>
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      <pubDate>Tue, 03 Jun 2025 22:30:00 +0800</pubDate>
      
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      <description>本文将主要涵盖以下内容： 从理论角度推导 Muon 优化器，介绍其「控制谱范数下的最速下降」的特性，主要在 Bernstein 的博客 https://jeremybernste.in/writing/deriving-muon 的基础上进行延伸。值得注意的是，推导</description>
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      <title>How to prompt LLM better?</title>
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      <pubDate>Fri, 24 May 2024 18:10:00 +0800</pubDate>
      
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      <description>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</description>
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      <title>大模型的数学之路</title>
      <link>http://yunpengtai.top/posts/llm-math/</link>
      <pubDate>Wed, 25 Oct 2023 18:10:00 +0800</pubDate>
      
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      <description>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</description>
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      <title>Efficient Tricks for LLMs</title>
      <link>http://yunpengtai.top/posts/efficient-tricks-for-llms/</link>
      <pubDate>Fri, 13 Oct 2023 18:10:00 +0800</pubDate>
      
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      <description>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</description>
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