大模型技术演进2025-2026：从GPT-5到万亿参数时代的关键突破
回顾2025-2026年大模型领域的里程碑事件，深度分析GPT-5、Claude Opus 4、DeepSeek-V4等旗舰模型的架构创新与性能突破。解读MoE架构普及、长上下文扩展、推理能力跃升三大趋势，为从业者提供全面的技术脉络梳理和未来展望。
标签：后端开发
共 4 篇文章
大模型微调实战指南：LoRA、QLoRA、Adapter等高效方法全解
从全量微调到参数高效微调（PEFT），系统讲解LoRA、QLoRA、Adapter、Prefix Tuning等主流方法的原理与适用场景。附完整代码示例，涵盖数据准备、训练配置、评估指标和模型合并全流程，帮助开发者在有限算力下高效微调大模型。
MoE混合专家架构详解：大模型高效推理的核心引擎
深入解析MoE（Mixture of Experts）架构的数学原理与工程实现。从门控网络的路由策略到专家负载均衡，详解Switch Transformer、GLaM、Mixtral等代表性MoE模型的架构设计。探讨MoE在训练效率与推理成本方面的优势与挑战，展望万亿参数时代的架构演进方向。
大模型推理优化实战：量化、KV缓存与投机解码全面解析
面向工程部署的大模型推理加速全攻略。详解GPTQ、AWQ等权重量化方法，PagedAttention与vLLM的KV缓存优化，以及投机解码（Speculative Decoding）的加速原理。结合TensorRT-LLM和vLLM的实战配置，大幅降低推理延迟与成本。