原文标题：Understand How Llama3.1 Works — A Deep Dive Into the Model Flow
原作者：Xiaojian Yu
原文链接：https://medium.com/@yuxiaojian/understand-how-llama3-1-works-a-deep-dive-into-the-model-flow-b149aba04bed
翻译：岁月月宝物😘
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机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并做出决策，而不需要显式地进行编程。机器学习通过算法来分析数据，识别模式，并做出预测或决策。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类：机器学习在许多领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、金融预测、医疗诊断等...
1. 《机器学习》（周志华） 这本书是中国机器学习领域的经典之作，内容涵盖了机器学习的基本概念、主要算法以及应用案例。适合初学者和进阶者阅读。2. 《统计学习方法》（李航） 这本书详细介绍了统计学习的主要方法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等，适合有一定数学基础的读者。3. 《机器学习实战...
机器学习训练数据集的质量和数量对模型的性能有很大影响。高质量的数据集可以提供足够的信息，帮助模型学习到有用的模式。而大量的数据集可以提供更多的样本来训练模型，从而提高模型的泛化能力。在选择机器学习训练数据集时，需要考虑以下几个因素：1. 数据集的大小：数据集的大小应该足够大，以便模型能够学习到有用的...
线性回归是机器学习中最基础和常用的算法之一，它主要用来预测连续型变量。线性回归的目的是找到一个线性关系，使得模型能够最小化预测值与实际值之间的差异。线性回归可以分为两种类型：1. 简单线性回归：只有一个自变量和一个因变量，模型形式为 $ y = wx b $，其中 $ w $ 是权重，$ b $...
决策树（Decision Tree）是一种非常流行的机器学习算法，它通过一系列规则对数据进行分类或回归。决策树是一种监督学习算法，这意味着它需要训练数据来学习如何对数据进行分类或回归。决策树的工作原理如下：1. 首先，选择一个特征作为根节点，该特征将数据分为两个或多个子集。2. 对每个子集重复上述过...
聚类是一种无监督学习的方法，主要用于将数据集分为不同的组或“簇”，使得同一簇内的数据点彼此相似，而不同簇的数据点则彼此不相似。这种方法在很多领域都有应用，比如市场细分、客户关系管理、图像处理和社交网络分析等。在聚类算法中，常见的有K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。K均值聚类是一种基于距离的算法，...
