【日积月累】 本文深入解析了softmax函数的定义、计算方法、数值稳定性问题及其解决方案，并探讨了其在PyTorch框架中的应用。Softmax函数是机器学习和深度学习中的核心组件，用于多分类问题中输出层的概率分布估计。它将实数向量压缩到(0,1)区间内，使得所有元素的和为1。文章介绍了softmax函数的数学特性、计算方法，并提供了代码实现。同时，讨论了softmax函数在使用指数函数时可能出现的数值溢出问题及其解决方案。在PyTorch框架中，nn.CrossEntropyLoss()已经集成了softmax函数，无需在网络的最后一层额外添加softmax层。

【日积月累】 本文提供了Ollama平台部署Qwen2模型的全面指南，包括安装、配置、运行和优化等关键步骤。Ollama是一个开源项目，支持多种大型语言模型的本地部署，具有用户友好的界面和强大的功能。通过本文，AI爱好者和开发者可以轻松掌握在Ollama平台上一键创建qwen2模型的技术。

【日积月累】 Claude作为智能AI编程助手，能够基于产品需求进行代码生成和优化。大型语言模型（Large Language Model, LLM）的训练需要强大的计算资源，通常需要数十到数百台设备，尤其是GPU来加速训练过程。有效训练这些模型需要采用多种并行计算策略，如数据并行、模型并行及混合并行，以优化计算资源的利用。通过合理配置硬件和优化训练参数，可以在保证模型性能的同时降低计算成本。

【日积月累】 本文全面解析了梯度下降法及其变体在机器学习中的应用，重点探讨了学习率对算法收敛速度和稳定性的影响。梯度下降法通过计算目标函数的梯度来更新参数，而学习率则决定了每次更新的步长。过大的学习率可能导致发散，过小则会减慢收敛速度。为此，本文介绍了多种学习率调整策略，如学习率衰减和周期性调整，以优化模型性能。此外，还探讨了动量法、Adam等优化算法的优势及其在深度学习中的应用。

【日积月累】 交叉熵损失函数在深度学习中至关重要，特别是在分类任务中。它通过衡量预测分布与真实分布之间的差异，指导神经网络的优化过程。在PyTorch中，交叉熵损失可以通过`torch.nn.functional.cross_entropy`实现，适用于单标签和多标签分类任务。交叉熵损失结合softmax或sigmoid函数，确保输出为概率分布，从而提高模型的准确性和泛化能力。通过正则化和数据增强等优化技巧，交叉熵损失能够有效防止过拟合并提升模型性能。

【日积月累】 从GPT-3到BERT，这些模型在文本生成、翻译、问答等任务中展现了强大的能力。然而，大多数开发者依赖于预训练模型，缺乏对LLM底层原理和实现细节的深入理解。本文旨在引导读者从零开始创建自己的LLM，涵盖从理论基础到实际操作的完整流程，帮助开发者深入掌握LLM的核心技术。

【日积月累】 从智能推荐系统到自动化决策支持，AI的应用无处不在。尽管许多人认为训练AI模型是专业工程师的专属领域，但实际上，只要具备基础的编程能力和数据处理知识，任何人都可以尝试构建自己的AI模型。本文将系统性地介绍如何自己训练AI模型，涵盖从数据准备到模型部署的完整流程，旨在为读者提供一套实操性强、专业性高的方法论。

【API开发】 API 模型是构建可扩展且可维护的软件接口的蓝图。在本文中，您将了解如何设计、实现和验证强大的 API 模型，包括使用 AI 模型。我们将介绍 API 建模、基本组件、用户识别和最佳实践等关键概念。

【AI驱动】 原文较长，经过细致分析，我们可以从三个不同的角度深入探讨，以全面理解大型语言模型技术。这将有助于启发我们在研究或定制大型语言模型方面的思考。对原博主的精心整理表示感激： 一文说尽大语言模型技术之一：LLM的架构 一文说尽大语言...

【AI驱动】 原文较长，细度之后可以分为三方方面分别深入了解，让我们对大语言模型技术有一个全面的认识，从而对我们研究或定制大语言模型起到抛砖引玉的作用，感谢原博主的整理： 一文说尽大语言模型技术之一：LLM的架构 一文说尽大语言模型技术之二...

【API使用场景】 随着AI写作、AI生成图片等AIGC功能的出现，各类媒体内容的生成和分享变得越来越容易。然而，这也带来了新的挑战，即如何有效地管理和过滤不适当的内容，尤其是色情和性感图片。 笔者运营了一个开发者博客，开放给网络技术爱好者分享AI技术文...