什么是扩散模型（深度学习）
扩散模型的灵感来自非平衡热力学。它们定义了一个马尔可夫链扩散步骤，以缓慢地向数据添加随机噪声，然后学习逆转扩散过程以从噪声中构建所需的数据样本。与VAE或流模型不同，扩散模型是通过固定程序学习的，并且潜在变量具有高维度（与原始数据相同）。
Transformer系列（机器学习）
Transformer（将被称为“vanilla Transformer”以区别于其他增强版本；Vaswani等人，2017年）模型具有编码器-解码器架构，这在许多NMT模型中很常见。后来简化的 Transformer在语言建模任务中表现出色，例如在仅编码器的BERT或仅解码器的GPT中。
数据可视化（Python）
鸢尾花(Iris)数据集如何利用pandas, matplotlib和seaborn库进行可视化分析。
利用推测采样加速大型语言模型解码（LLM）
论文中提出了推测性采样算法，这是一种通过从每个Transformer调用生成多个token来加速Transformer解码的算法。推测采样算法依赖于以下观察：由更快但能力较弱的draft模型生成的短连续并行评分的延迟与从较大的目标模型中采样单个token的延迟相当。这与一种新颖的改进拒绝采样方案相结合，该方案在硬件数值内保留了目标模型的分布。使用Chinchilla（一个700亿参数语言模型）对推测性采样进行基准测试，在分布式设置中实现了2-2.5倍解码速度的提高，而且不会影响样本质量或对模型本身的变更。
GPT模型探析（LLM）(Numpy)
GPT代表生成式预训练Transformer(Generative Pre-trained Transformer)。这是一类基于Transformer的神经网络架构。生成式(Generative)：GPT可以生成文本；预训练(Pre-trained)：GPT基于来自于书本、互联网等来源的海量文本进行训练；Transformer：GPT是一个decoder-only的Transformer神经网络结构。
自然语言处理 (预训练)
人与人之间需要交流。出于人类这种基本需要，每天都有大量的书面文本产生。 比如，社交媒体、聊天应用、电子邮件、产品评论、新闻文章、研究论文和书籍中的丰富文本，使计算机能够理解它们以提供帮助或基于人类语言做出决策变得至关重要。自然语言处理是指研究使用自然语言的计算机和人类之间的交互。要理解文本，我们可以从学习它的表示开始。利用来自大型语料库的现有文本序列，自监督学习(self-supervised learning)已被广泛用于预训练文本表示，例如通过使用周围文本的其它部分来预测文本的隐藏部分。通过这种方式，模型可以通过有监督地从海量文本数据中学习，而不需要昂贵的标签标注！
优化算法 (机器学习)(TensorFlow)
优化算法对于深度学习非常重要。一方面，训练复杂的深度学习模型可能需要数小时、几天甚至数周。优化算法的性能直接影响模型的训练效率。另一方面，了解不同优化算法的原则及其超参数的作用将使我们能够以有针对性的方式调整超参数，以提高深度学习模型的性能。