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- 机器学习中Inference 和predict的区别是什么?
Inference: You want to understand how ozone levels are influenced by temperature, solar radiation, and wind Since you assume that the residuals are normally distributed, you use a linear regression model
- 为什么 2024 年以后 MMDiT 模块成为了大规模文生视频或者文生图片的主流？
也可能是我的偏见。但是似乎SD3 paper发表以后很多开源工作 技术报告都不约而同的使用了这个架构，抛弃了…
- 机器学习中Inference 和predict的区别是什么?
Inference in deep learning: More specifically, the trained neural network is put to work out in the digital world using what it has learned — to recognize images, spoken words, a blood disease, predict the next word or phrase in a sentence, or suggest the shoes someone is likely to buy next, you name it — in the streamlined form of an
- 如何简单易懂地理解变分推断 (variational inference)？
笔者在入门VAE（Variational Autoencoder）的时候，发现几乎所有博客都会提到 变分推断 （Variational Inference）和 ELBO （证据下界，Evidence Lower Bound），但是总是搞不明白具体是什么意思，方法是什么来源；以及经常被突然出现的Jensen不等式放缩唬住。
- 神经网络中训练和推理有什么区别？ - 知乎
推断（Inference）可以使用低精度的技术，训练的时候因为要保证前后向传播，每次梯度的更新是很微小的，这个时候需要相对较高的精度，一般来说需要float型，如FP32，32位的浮点型来处理数据，但是在推断（Inference）的时候，对精度的要求没有那么高，很多
- PyTorch如何量化模型（int8）并使用GPU（训练 Inference）？
或者是否可以通过将PyTorch模型转化成TensorRT进行int8的GPU Inference?
- LLM的pad策略，为啥训练时是right，预测是left？ - 知乎
上面这俩在训练时是等效的。 关键还是 padding 方向和 ignore_label 的设置方式要匹配。 position_ids 的影响也不大，目前像 Hugging Face 这种库可以自行处理。如下例中是 batch size 为 2 的一组输入，其中第二个输入有效长度为 4， 可以看到 left padding 后，其有效的第一个词元的 position_id 是正确的，即 0 。
- Causal Inference 和 LLM怎么结合？ - 知乎
Causal Inference 和 LLM 结合的例子 使用 LLM 生成反事实示例 反事实示例是一种用于解释因果关系的技术。 我们可以使用 LLM 生成反事实示例，以帮助我们理解 LLM 的决策过程。 例如，假设我们有一个 LLM，用于预测用户是否会点击某个广告。
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