随着5G 国际标准的出炉，Polar码顺利入选控制信道编码方案，世界上各大通信设备生产商便开始基于标准设计基站和终端产品。 我们明白，从纯算法到实现工程化，中间还有很长一段路要走。一方面，我们需要保证算法的性能良好；另一方面，便于硬件实现。

Transformer架构自诞生以来，便以其强大的灵活性和模块化设计，深刻地影响了人工智能领域的发展。从最初的BERT到如今的GPT-4，不同的结构变体在各自擅长的领域大放异彩。本文将深入探讨Transformer的四大主流结构，并重点分析Decoder-only结构在大语言模型中的崛起 ...

在上一篇文章中介绍了大模型的嵌入和向量，这一篇来介绍一下大模型的经典架构之Transformer架构的编码器和解码器。 像很多人一样，一直在奇怪Transformer架构经过多层编码和解码之后就能处理输入数据并生成新的数据；所以，今天我们就来深入了解一下Transformer ...

本篇我们将对大模型的训练阶段进行初步了解，同时部署一个T5模型进行试用体验。 大模型的三大架构 大模型（如大型语言模型）的架构通常有多种类型，以下是三种主要的架构： Encoder-Decoder 架构 架构：由两个主要部分组成：编码器 （Encoder） 和 ...

2.将上述语音信号作 -律非均匀量化编码与解码，并分别采取以下各种不同编解码方案 对编码范围内小信号或大信号都采用等量化级进行量化 ,因此小信号的“信号与量化噪声比”小 ,而大信号的“信号与量化噪声比”大 ,这对小信号来说是不利的。为了提高小 ...

每一个大模型都是一台昂贵的“碎钞机”，这已经成为各路AI观察家们津津乐道的常识。 大模型训练成本有一个简单的比例：训练费用跟参数量的平方成正比。比如OpenAI训练1750亿参数的GPT-3费用大概是1200万美元，训练5000亿参数(业界预估)的GPT-4成本就飙升至1亿美元 ...

Demultiplexer - 简写Demux，解复用器，也叫数据分配器 其实是两对概念：Encoder/Decoder是跟code（码）相关的正反两个操作，Mux/Demux ...

Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架，比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的；比如image caption的应用，就是CNN-RNN的编码-解码框架；再比如神经网络机器翻译NMT模型，往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。因此 ...