模型优化技术 🚀
- 梯度裁剪：防止训练过程中的梯度爆炸问题，保持模型稳定性
- 学习率调度：动态调整学习率以加速收敛（如余弦退火、循环学习率）
- 正则化方法：L1/L2正则化、Dropout、早停法等防止过拟合
- 优化器选择：AdamW、RMSProp、SGD with momentum 等适用场景对比
分布式训练实践 📦
- 数据并行：使用Horovod或PyTorch DDP实现多GPU训练
- 模型并行：大模型分片训练技术（如DeepSpeed）
- 混合并行：结合数据与模型并行的分布式策略
- 云平台集成：AWS SageMaker、Google AI Platform 等托管服务
模型压缩技巧 🤖
- 知识蒸馏：通过教师模型指导学生模型压缩
- 剪枝技术：结构化剪枝 vs 矩阵剪枝
- 量化方法：8-bit/4-bit量化对精度的影响
- 低秩分解：将大矩阵分解为低秩近似
自定义模型开发 🛠️
- 模型架构设计：Transformer变体、CNN架构创新
- 自定义损失函数：Focal Loss、Dice Loss等应用场景
- 模型评估体系：建立个性化评估指标
- 模型部署优化：TensorRT/ONNX优化方案
高级模型应用 🌐
- 多模态学习：融合文本、图像、语音的联合建模
- 自监督学习：对比学习、掩码建模等预训练方法
- 强化学习进阶：多智能体协作、分布式策略优化
- 联邦学习：隐私保护下的分布式训练框架