大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~
这几年在机器学习领域最亮最火最耀眼的新思想就是生成对抗网络了。这一思想不光催生了很多篇理论论文，也带来了层出不穷的实际应用。Yann LeCun 本人也曾毫不吝啬地称赞过：这是这几年最棒的想法！
狄利克雷过程混合模型（Dirichlet Process Mixture Model, DPMM）是一种非参数贝叶斯模型，它可以理解为一种聚类方法，但是不需要指定类别数量，它可以从数据中推断簇的数量。这篇博客将描述该模型及其求解过程。
在大模型领域，GGUF是一个非常常见的词语，也是非常常见的大模型预训练结果命名方式。很多人都有疑问gguf是什么格式？很多模型模型，如Yi-34B、Llama2-70B等模型都有对应的GGUF版本，这些版本都模型除了文件名多了GGUF外，其它与原有的模型名称完全一致。那么，GGUF大模型文件格式是什么意思？为什么会有这样的大模型文件，与它一同出现对比的是GGML格式文件，二者的区别是啥？
关于高斯过程，其实网上已经有很多中文博客的介绍了。但是很多中文博客排版实在是太难看了，而且很多内容介绍也不太全面，搞得有点云里雾里的。因此，我想自己发表一个相关的内容，大多数内容来自于英文维基百科和几篇文章。
卷积操作的维度计算是定义神经网络结构的重要问题，在使用如PyTorch、Tensorflow等深度学习框架搭建神经网络的时候，对每一层输入的维度和输出的维度都必须计算准确，否则容易出错，这里将详细说明相关的维度计算。
这个系列的博客来自于 Bayesian Data Analysis, Third Edition. By. Andrew Gelman. etl. 的第五章的翻译。实际中，简单的非层次模型可能并不适合层次数据：在很少的参数情况下，它们并不能准确适配大规模数据集，然而，过多的参数则可能导致过拟合的问题。相反，层次模型有足够的参数来拟合数据，同时使用总体分布将参数的依赖结构化，从而避免过拟合问题。
Dirichlet过程是一种重要的非参数模型，它可运用在聚类中，自动发现类别的数量。但很多时候，我们的工作都是具有层次话的。这篇文章介绍的层次狄利克雷模型就是解决这样的问题的。
集成学习（Ensemble Learning）是解决有监督机器学习的一类方法，它的思路是基于多个学习算法的集成来获取一个更好的预测结果。本文将介绍相关概念，并对一些注意事项进行总结。
使用R语言进行数据分析时，我们经常会遇到实验结果输出的问题，例如使用summary函数时，变量太多，控制台输出的结果不全，那么怎么将结果导出呢？
Prompt-Tuning、Instruction-Tuning和Chain-of-Thought是近几年十分流行的大模型训练技术，本文主要介绍这三种技术及其差别。