分类目录归档：人工智能
在当今快速发展的机器学习领域，自动化机器学习（AutoML）逐渐成为研究热点。AutoGluon 是一款开源的自动机器学习框架，旨在帮助用户更轻松地构建和优化机器学习模型，尤其适合初学者和希望快速迭代模型的开发者。它通过自动化的特征工程、模型选择、超参数调优等流程，极大地简化了机器学习的复杂性，同时也能为专家提供强大的工具来提升现有模型和数据管道的性能。
AutoGluon 会自动对输入数据进行特征分析和处理。它能够识别数据中的缺失值、异常值，并进行填充和修正。同时，它会根据数据类型...
KV Cache（键值缓存）是Transformer架构中优化大语言模型（LLM）推理性能的核心技术，尤其在自回归生成任务中表现突出。以下是关于KV Cache的详细解析：
KV Cache通过缓存注意力机制中的Key和Value矩阵，避免重复计算历史token的中间结果，从而显著提升推理效率。
- 加速推理：在自回归生成过程中，每一步仅需计算当前新token的Query，而Key和Value从缓存中复用，计算量从与序列长度平方相关（O(n²)）降至线性（O(n)）。
- 降低计算资源消耗：实验表明，开启KV Cache后，生成1000个token的耗...
在机器学习（ML）中，“遗憾”（Regret）是衡量在线学习或强化学习算法性能的重要指标，表示算法累积损失与最优策略之间的差距。以下是近年来的关键研究进展及其应用场景的总结：
基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）的全面分析，涵盖原理、架构、关键过程和应用场景：
RLHF 的核心目标是通过人类偏好信号优化AI模型的行为，解决传统强化学习（RL）中奖励函数难以设计的难题。其原理可分解为：
1. 人类偏好建模
将人类对模型输出的主观评价（如A回复优于B）转化为可量化的奖励信号。
2. 策略优化
基于奖励信号，通过强化学习算法（如PPO、DPO）调整模型策略，使其输出更符合人类价值观。
理论依据：
- Bradley-Terry模型：将成对偏好转化为概率分布，...
值函数近似（VFA）在强化学习中的应用与原理
1. 动机与背景
在传统强化学习（如Q-learning）中，状态和动作空间较小时，可通过表格（如Q表）直接存储每个状态的值。但当状态空间庞大（如围棋）或连续（如机器人控制）时，表格方法因存储和计算成本过高而失效。
值函数近似（VFA）通过参数化函数（如线性模型、神经网络）泛化值估计，使算法能处理高维或连续状态。
2. 核心方法
2.1 函数选择
- 线性模型：
值函数表示为 ( V(s) = \theta^T \phi(s) )，其中 (\phi(s)) 是人工设计的特征向量（如位置、速度），(\theta) 是权重参数。
优点：计算...
矩阵分解是将一个矩阵表示为几个更简单的矩阵的乘积的过程。这在数学和计算机科学中是一个重要的概念，因为它可以简化许多矩阵运算，如求解线性方程组、计算矩阵的逆、以及进行特征值分析等。 常见的矩阵分解方法包括：
LU分解：将一个矩阵分解为一个下三角矩阵（L）和一个上三角矩阵（U）的乘积。这种分解对于求解线性方程组非常有用。 QR分解：将一个矩阵分解为一个正交矩阵（Q）和一个上三角矩阵（R）的乘积。这种分解在最小二乘问题和特征值问题中非常有用。 奇异值分解（SVD）：将一个矩阵分解为一个正交矩阵（U）、一个对角矩阵（Σ）和另一个正交矩阵（V）的乘积。这种分解在数据压缩、信号处理和统计学中非常有用...
AutoML（Automated Machine Learning）旨在通过自动化机器学习流程中的关键步骤，降低技术门槛并提升效率。其核心知识体系涵盖以下核心模块：
（注：此处可插入典型AutoML系统架构图）
大模型微调（Fine-tuning）是迁移学习的一种重要技术，其核心思想是在预训练模型（Pre-trained Model）的基础上，通过特定任务的数据对模型参数进行进一步调整，使其适配下游任务。以下是其原理的概述：
Automatic differentiation（自动微分）是一种在计算机科学和数学领域中用于高效计算函数导数的技术，以下是关于它的详细介绍：
自动微分是一种能够自动计算函数导数的方法，它基于计算机程序对函数表达式的解析和计算，利用链式法则等数学原理，将复杂函数的求导过程分解为一系列基本操作的求导组合，从而实现对函数导数的快速、准确计算。
结构化剪枝也是模型剪枝技术中的一种，和非结构化剪枝相对应，以下是关于它的具体介绍：
结构化剪枝是一种在神经网络模型压缩中，以特定结构为单位对模型进行剪枝的方法。它不是像非结构化剪枝那样针对单个参数进行操作，而是对模型中的具有一定结构的组件，如卷积核、通道、神经元等进行整体删除或调整，从而在减少模型复杂度的同时，尽量保持模型的性能。