MAC 文章目录 一. 缩放定律(scaling laws)是由记忆而非智力解释的吗？1. 视频原文内容2. 要点总结一般智能的定义规模最大化的论点性能衡量的方式及其影响大语言模型的基准测试大语言模型的本质与记忆基准测试插值的概念与基准测试实例人类和模型的推理与样本效率 二. 参考文献 一. 缩放定律(scaling laws)是由记忆而非智力解释的吗？ 1. 视频原文内

这篇scaling laws横轴是GMAC per sample x samples seen，“GMAC” 是"Giga Multiply-Accumulate" 的缩写，这是计算机部件/系统所能执行的运算量的一种度量方式。一次 “multiply-accumulate” (乘累加) 操作包括一个乘法和一个累加操作。“Giga” 是表示10^9，也就是十亿的前缀。所以，一Giga MAC (GM

相关博客 【自然语言处理】【Scaling Law】Observational Scaling Laws：跨不同模型构建Scaling Law 【自然语言处理】【Scaling Law】语言模型物理学 第3.3部分：知识容量Scaling Laws 【自然语言处理】Transformer中的一种线性特征 【自然语言处理】【大模型】DeepSeek-V2论文解析 【自然语言处理】【大模型】BitN

1、摩尔定律和伸缩法则 摩尔定律（Moore's law）是由英特尔（Intel）创始人之一戈登·摩尔提出的。其内容为：集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔两年便会增加一倍；而经常被引用的“18个月”，则是由英特尔首席执行官大卫·豪斯（David House）提出：预计18个月会将芯片的性能提高一倍（即更多的晶体管使其更快），是一种以倍数增长的观测。[1] 然而，由于受到晶体管的散热问

大语言模型的尺度定律在大语言模型的训练过程中起到了非常重要的作用。即使读者不参与大语言模型的训练过程，但了解大语言模型的尺度定律仍然是很重要的，因为它能帮助我们更好的理解未来大语言模型的发展路径。 1. 什么是尺度定律 尺度定律（Scaling laws）是一种描述系统随着规模的变化而发生的规律性变化的数学表达。这些规律通常表现为一些可测量的特征随着系统大小的增加而呈现出一种固定的比例关系。尺

在前几篇关于Functor和Applilcative typeclass的讨论中我们自定义了一个类型Configure，Configure类型的定义是这样的： case class Configure[+A](get: A)object Configure {implicit val configFunctor = new Functor[Configure] {def map[A,B

论文：https://arxiv.org/pdf/2001.08361.pdf 发表：2020 摘要1：损失与模型大小、数据集大小以及训练所用计算量成比例，其中一些趋势跨越了七个量级以上。 2：网络宽度或深度等其他架构细节在很大范围内影响较小。3：模型/数据集大小和训练速度与模型大小的依赖关系由简单的方程描述。这些关系使我们能够确定在固定的计算预算下的最优资源分配。 4：更大的

核心结论 1：LLM模型的性能主要与计算量C，模型参数量N和数据大小D三者相关，而与模型的具体结构 (层数/深度/宽度) 基本无关。三者满足:  C ≈ 6ND 2. 为了提升模型性能，模型参数量N和数据大小D需要同步放大，但模型和数据分别放大的比例还存在争议。 核心公式：本部分来自参考2. 第一项是指无法通过增加模型规模来减少的损失，可以认为是数据自身的熵（例如数据中的噪音）

Halcon纹理分析 文章目录 Halcon纹理分析1. 纹理滤波器2. 织物折痕检测 纹理是图像表面的一种灰度变化。有的纹理很规则，会以局部小区域为单元重复出现，而有的纹理则呈现出随机性。对于规则的纹理，可以很容易地从中分辨出重复的区域，这些局部的、重复的部分称为纹理单元。 对于一些灰度变化复杂，很难用颜色分析去处理的图像，不妨使用纹理分析。纹理滤波器可以很方便地找出纹理的

链接：JustLaws | Home 一个简洁便捷的中华人民共和国法律文库，而且收录比较完善，都是平常网民可能用到比较多的法律知识，目前包括宪法及宪法相关法、民商法、行政法、经济法、社会法、刑法和程序法等等 页面以文档的风格展示每一部法律非常清晰简洁，适配移动和PC端，非常便捷，而且还在不断更新中，并且在已收录法律完成修正或修订后及时进行更新，保证内容的时效性 特