企业官网建设流程全解析

做电商要注册网站吗,商务网站主页设计公司,紫竹桥网站建设,类似织梦cms在大模型相关的技术面试中#xff0c;“为什么存在KV-Cache却没有Q-Cache”是高频考点#xff0c;不少刚入门大模型的程序员和小白都会被这个问题难住。今天这篇文章就从核心原理出发#xff0c;结合具体生成流程拆解分析#xff0c;帮你彻底搞懂这个问题#xff0c;面试遇…在大模型相关的技术面试中“为什么存在KV-Cache却没有Q-Cache”是高频考点不少刚入门大模型的程序员和小白都会被这个问题难住。今天这篇文章就从核心原理出发结合具体生成流程拆解分析帮你彻底搞懂这个问题面试遇到直接秒答1 、先搞懂为什么KV-Cache是必需的我们常看到这样的说法“大语言模型LLM采用自回归生成方式每次生成都会把上一步的输出拼接在原始输入末尾作为本轮的输入”。其实这个表述容易让人产生误解也是很多人困惑的根源但并不影响我们理解KV-Cache的必要性。下面我们用具体的输入序列[a, b, c]为例一步步拆解生成过程看清KV-Cache的作用。iter1(1) 得到 Q/K/V(2) 解码下个 token经过 n 个 transformer block 以后最终得到 out’它的 shape 也是 3 x d取最后一个 token假设 d 与此表大小相同通过预设好的解码策略。假设是最简单的 argmax找到最后一个 token 的 d 个维度上数值最大的那一个 idx通过查表得到下一个 token。iter2上一轮得到了 d那么根据上述自回归的表述此轮输入为 [a, b, c, d]我们来看下计算过程。(1) 得到 Q/K/V跟上一轮的计算完全一致不同的是本轮输入变成了 [a, b, c, d]由于这个计算过程等效于单个 token 计算最终再拼接到一起因此我们很容易发现 a、b、c 实际上在上一步已经计算过了属于重复计算。那一个很自然的想法就是如果上一步将 a’、b’、c’ 缓存起来那就可以减少计算从而加速推理。到这里我们应该很容易理解缓存 KV 的必要性。2、为什么不需要缓存 Q先说结论因为除了第一轮后续迭代的输入根本不是完整的序列而是只输入上一步得到的 token。为什么会这样原因很简单因为从上述生成过程我们可以得知在解码下一个 token 时实际上只用到了最后一个位置的 token即解码只需要一个 1 x d 的向量。以上一轮为例输入是 [a, b, c]虽然经过 n 个 transformer block 后我们得到了一个 3 x d 的矩阵实际上只取最后一个位置即 c 对应的 embedding 来解码。整个计算过程如下*第 1 轮*输入[a, b, c]**经过 n 个 transformer block 后得到 [**a’、b’、c’]在这个过程中缓存 abc 对应的 K 和 V取 c’ 解码输出d*第 2 轮*输入[d]计算 d 对应的 k 和 v将其拼接到上一步缓存的 K 和 V 中拼接后 K 和 V 的 shape 为 4 x d**经过 n 个 transformer block 后得到 [**d’]在这个过程中缓存 abcd 对应的 K 和 V取 d’ 解码输出e…3、为什么不直接缓存 attention score 或者 attention weight’如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】