优化模型论文-----预印本

本论文于2025-4-29首发于Github，引用请署名，

中文版 《多模态大模型的高效优化框架：模块化累积效应与质变》

PNG版 How to Optimize Multimodal Large Language Models

本预印本论文于2025-5-6首发于Github，引用请署名

中文版 《双维度建模：量化端到端稳定率方法研究》

Dual_Dimensional A Method for Quantifying End-to-End Stability Rate

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很多学者在初学大模型的时候，耗时耗力没有找到合适的入门资料，欢迎使用下面的教程

入门级教程————单词级别的模型训练

入门级教程————单词级别的LoRA微调

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《多模态大模型的高效优化框架：模块化累积效应与质变》的实战之（业务层级）

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一分钟让你学会AI

自己总结的，大白话学习AI

RAG 智能问答 智能检索 系统

一分钟明白整体架构，以下架构适用于大多数智能问答和RAG检索系统。如转载请注明出处，也是我坚持原创技术分享的动力！

============================整体架构====================================

业务层: 【智能问答】【RAG检索】【图片生成】【视频处理】【其他业务1 / 其他业务2 ...】

中间层: 【Langchain】【LangGraph】【LlamaIndex】【Agent】【Workflow】

核心层: 【Lora】【DPO】【向量数据库】【图数据库】【图片特征处理】【API管理】

模型层: 【Qwen / DeepSeek / MOE 】【DDPM】【DALL】

硬件层: 【4090 24G】【A100 80G】【H100 80G】【V100 48G】【L40 48G】

详细内容可点击链接： 大白话理解（RAG/智能对话/图片处理）业务架构

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大白话理解Transormer模型

大白话理解什么是DPO(人类偏好对齐)

大白话理解什么是LoRA(Low-Rank Adaptation)

大白话理解什么是RoPE(旋转位置编码)

大白话理解DDPM模型

大白话理解什么是FFN(前馈神经网络)

大白话理解什么是层归一化

大白话理解什么是Bias

大白话理解什么是MOE

大白话理解什么是RAG

大白话理解什么是MCP

大白话理解什么是RNN

大白话理解什么是LangChain

大白话理解什么是QKV

大白话理解什么是Token