语言模型（Language Model，简称 LM）是一个用于建模自然语言（即人们日常使用的语言）的概率模型。简单来说，语言模型的任务是评估一个给定的词序列（即一个句子）在真实世界中出现的概率。这种模型在自然语言处理（NLP）的诸多应用中，如...
本文基于《生成式人工智能》一书阅读摘要。感兴趣的可以去看看原文。 可以说，Transformer已经成为深度学习和深度神经网络技术进步的最亮眼成果之一。Transformer能够催生出像ChatGPT这样的最新人工智能应用成果。...
老潘刚开始接触神经网络量化是2年前那会，用NCNN和TVM在树莓派上部署一个简单的SSD网络。那个时候使用的量化脚本是参考于TensorRT和NCNN的PTQ量化（训练后量化）模式，使用交叉熵的方式对模型进行量化，最终在树莓派3B+上部署...
深度学习中，我们一直在训练模型，通过反向传播求导更新模型的权重，最终得到一个泛化能力比较强的模型。同样，如果我们不训练，仅仅随机初始化权重，同样能够得到一个同样大小的模型。虽然两者大小一样，不过两者其中的权重信息分...
Halide是用C++作为宿主语言的一个图像处理相关的DSL(Domain Specified Language)语言，全称领域专用语言。主要的作用为在软硬层面上(与算法本身的设计无关)实现对算法的底层加速，我们有必要对其有一定的了解。因为不论...
为什么要说ONNX，ONNX又是个什么东西，经常要部署神经网络应用的童鞋们可能会ONNX会比较熟悉，我们可能会在某一任务中将Pytorch或者TensorFlow模型转化为ONNX模型(ONNX模型一般用于中间部署阶段)，然后再拿转化后的ONNX模型...
在之前已经写到过一篇去介绍什么是TensorRT：利用TensorRT对深度学习进行加速，这篇文章中大概已经基本讨论了TensorRT究竟是个什么东西以及怎么使用它。...
这是一个TVM教程系列，计划从TVM的使用说明，再到TVM的内部源码，为大家大致解析一下TVM的基本工作原理。因为TVM的中文资料比较少，也希望贡献一下自己的力量，如有描述方面的错误，请及时指出。...
在上一篇文章中<一步一步解读神经网络编译器TVM(一)——一个简单的例子>，我们简单介绍了什么是TVM以及如何利用Relay IR去编译网络权重然后并运行起来。...
