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在大型语言模型（LLMs）中，什么是提示工程？

在大型语言模型（LLMs）中，什么是提示工程？

降低llm计算成本的技术包括模型修剪、量化、知识提炼和高效架构设计。修剪删除了不太重要的参数，减少了模型大小以及训练和推理所需的计算次数。例如，基于稀疏性的修剪侧重于仅保留最重要的权重。

量化降低了数值精度，例如使用8位整数而不是32位浮点数，这加快了计算速度并减少了内存使用。知识蒸馏涉及训练较小的 “学生” 模型以模仿较大的 “教师” 模型的行为，从而以较少的资源实现可比的性能。

诸如稀疏变换器和MoE (专家混合) 模型之类的高级架构通过在推理期间仅激活模型参数的子集来进一步优化计算。这些技术与硬件加速和优化的训练框架 (如DeepSpeed) 相结合，使llm在大规模应用中更具成本效益。

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SQL中的WHERE子句是什么？

SQL 中的 WHERE 子句是一个关键组件，用于根据指定条件过滤数据库查询中的记录。通过利用 WHERE 子句，开发者可以缩小 SELECT、UPDATE、DELETE 或其他 SQL 语句返回的结果。这一功能使得数据检索更加精确，确保仅

神经网络训练的数据管道是什么？

神经网络是一种受人脑启发的计算模型，旨在识别模式并做出决策。它由处理输入数据并通过激活函数传递结果的互连节点 (神经元) 层组成。网络通过根据预测误差调整神经元之间连接的权重来学习，通常使用反向传播等算法。这些网络可用于各种各样的任务，

深度学习如何推动图像识别？

深度学习通过使用神经网络，特别是卷积神经网络（CNN），增强了图像识别的能力，这些网络专门设计用于处理像素数据。这些网络由多个层组成，自动学习从图像中识别特征，例如边缘、纹理和模式。当一幅图像输入模型时，它会经过这些层，从而使网络能够检测和