Jurgen、曼宁等大佬新作：MoE重塑6年前的Universal Transformer，高效升级
本文介绍了一种新型Transformer架构，旨在解决Universal Transformer (UT) 在参数-计算效率上的问题。MoEUT结合了Mixture-of-Experts (MoE) 方法和UT的优点，通过MoE Feedforward Blocks、MoE Self-Attention Layers、Layer Grouping及Peri-LayerNorm等技术创新，实现了更高效的计算和内存使用。实验结果显示，MoEUT在多个语言建模和代码生成任务上显著优于标准Transformer，且计算资源需求更低。
探索Python中的异步编程：从基础到实战
在Python的世界里，异步编程是一种让程序运行更加高效、响应更快的技术。本文不仅会介绍异步编程的基本概念和原理，还将通过具体代码示例展示如何在Python中实现异步操作。无论你是初学者还是有经验的开发者，都能从中获益，了解如何运用这一技术优化你的项目。
在云上部署ChatGLM2-6B大模型（GPU版）
本教程指导您在配置了Alibaba Cloud Linux 3的GPU云服务器上，安装大模型运行环境（如Anaconda、Pytorch等），并部署大语言模型，最后通过Streamlit运行大模型对话网页Demo。教程包括创建资源、登录ECS实例、安装及校验CUDA、NVIDIA驱动和cuDNN等步骤。
量子计算与材料科学：新材料的发现
量子计算利用量子比特的叠加态和纠缠态，能高效模拟材料的电子结构和性能，加速新材料的发现与优化。从超导材料到磁性材料，再到太阳能电池，量子计算正推动材料科学的革命性进展。未来，量子计算与机器学习的结合将进一步拓展其应用范围，促进材料科学的产业化发展。
使用 PyTorch-BigGraph 构建和部署大规模图嵌入的完整教程
当处理大规模图数据时，复杂性难以避免。PyTorch-BigGraph (PBG) 是一款专为此设计的工具，能够高效处理数十亿节点和边的图数据。PBG通过多GPU或节点无缝扩展，利用高效的分区技术，生成准确的嵌入表示，适用于社交网络、推荐系统和知识图谱等领域。本文详细介绍PBG的设置、训练和优化方法，涵盖环境配置、数据准备、模型训练、性能优化和实际应用案例，帮助读者高效处理大规模图数据。
深度学习在图像识别中的应用与挑战
本文深入探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用，分析了当前主流的卷积神经网络（CNN）架构，并讨论了在实际应用中遇到的挑战和可能的解决方案。通过对比研究，揭示了不同网络结构对识别准确率的影响，并提出了优化策略。此外，文章还探讨了深度学习模型在处理大规模数据集时的性能瓶颈，以及如何通过硬件加速和算法改进来提升效率。
全网首发！真·从0到1！万字长文带你入门Qwen2.5-Coder——介绍、体验、本地部署及简单微调
2024年11月12日，阿里云通义大模型团队正式开源通义千问代码模型全系列，包括6款Qwen2.5-Coder模型，每个规模包含Base和Instruct两个版本。其中32B尺寸的旗舰代码模型在多项基准评测中取得开源最佳成绩，成为全球最强开源代码模型，多项关键能力超越GPT-4o。Qwen2.5-Coder具备强大、多样和实用等优点，通过持续训练，结合源代码、文本代码混合数据及合成数据，显著提升了代码生成、推理和修复等核心任务的性能。此外，该模型还支持多种编程语言，并在人类偏好对齐方面表现出色。本文为周周的奇妙编程原创，阿里云社区首发，未经同意不得转载。