当前位置： 首页 > news >正文 【深度学习新浪潮】大模型中，active parameters和total parameters都是什么？ news 2025/6/10 6:46:05 在大模型（尤其是现代深度学习架构如Transformer及其变体）中，active parameters和total parameters是描述模型参数使用方式的重要概念，两者的差异源于模型设计中对参数稀疏激活或条件计算的优化。以下是具体解析： 一、核心定义 1. Total Parameters（总参数） 定义：模型中所有可训练参数的总和，包括所有层的权重矩阵、偏置项、嵌入向量等。计算方式：例如，一个包含 L L </ 查看全文 http://www.xdnf.cn/news/952363.html 相关文章： “扛不住了就排队！”——聊聊消息队列在高并发系统中的那些硬核用途 STM32使用旋转电位器自制调光灯 麒麟系统编译安装QtCreator 01__C++入门 根据万维钢·精英日课6的内容，使用AI（2025）可以参考以下方法： 从零手写Java版本的LSM Tree （五）：布隆过滤器 CppCon 2015 学习:Transducers, from Clojure to C++ 蓝桥杯第十届国B 质数拆分 深入解析 ReentrantLock：原理、公平锁与非公平锁的较量 DreamO字节开源图像编辑框架 IDC智能机房整体解决方案 华为云Flexus+DeepSeek征文｜基于华为云一键部署Dify平台，接入DeepSeek大模型，构建数据可视化助手应用实战指南 ubuntu22.04 安装docker 和docker-compose windows系统MySQL安装文档 【深度学习新浪潮】什么是credit assignment problem？ 编程工具点亮效率之光 九、MySQL执行原理 OPenCV CUDA模块光流处理------利用Nvidia GPU的硬件加速能力来计算光流类cv::cuda::NvidiaHWOpticalFlow 【SpringBoot】100、SpringBoot中使用自定义注解+AOP实现参数自动解密 MAZANOKE结合内网穿透技术实现跨地域图像优化服务的远程访问过程 零基础设计模式——行为型模式 - 命令模式 使用地球观测数据优化云到 GPU 的吞吐量以进行深度学习 rm视觉学习1-自瞄部分 使用python进行图像处理—图像标识与NumPy（3） 【PDF识别改名】PDF指定区域OCR识别重命名工具使用教程和注意事项 前缀和题目：寻找数组的中心下标 NoSQL 之 Redis 集群 JS红宝书笔记 10.6 - 10.10 函数 树莓派超全系列教程文档--(60)树莓派摄像头操作命令及使用其一 Cyber Weekly #59
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