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 来源：原创 2025/6/10 6:07:45 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 </ 相关文章： rnn判断string中第一次出现a的下标 Unity-ECS详解 Ubuntu里面单独编译某一个模块 DriveGPT4: Interpretable End-to-end Autonomous Driving via Large Language Model FreeRTOS学习02_任务管理 [论文阅读]人工智能 | CoMemo：给大视觉语言模型装个“图像记忆” 一种使用 PowerToys 的键盘管理器工具重新映射按键实现在 Windows 上快捷输入字符的方式 在Spring Boot中集成RabbitMQ的完整指南 iview组件库：使用Menu组件时手风琴属性accordion失效的解决方案 C#模式匹配深度解析与最佳实践 【C#】多级缓存与多核CPU 图解C#教程 第五版 第4章 类型、存储和变量 笔记 Ace网络验证软件卡密系统-免费免搭建 记录整理 电脑插入多块移动硬盘后经常出现卡顿和蓝屏 Promise 链式调用：让异步编程更优雅 (1-6-4) Java IO流实现文件的读取与写入 冯诺依曼架构是什么？ C语言 学习 模块化编程 2025年6月9日19:39:17 PH热榜 | 2025-06-06 C++ 类的定义与构造 / 析构函数解析 北京网站建设龙鹏/线下推广有哪些渠道 企业网站 微信里怎么做/怎么做优化关键词 平顶山哪里做网站/怎样做百度推广 类似酷家乐做庭院的网站/什么公司适合做seo优化 抖音运营/seo快速优化方法 杨浦做网站/seo自媒体培训
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 </
