Cogito V1 是最近在 Reddit 上看到的效果很好的模型，同事們也在更早一天推薦了我，抱著體驗一下的心態放到了手邊的 RAG 任務上，效果相當驚豔 —— 最主要的是它在有查詢出相關參考資料時，不太會出現幻覺、並能好好統整多筆資料進行回答；這在我之前測試的模型當中，只有 Gemma-3 能在不經過微調的情況下給我相似的感受。
Read More »使用 Iterated Distillation and Amplification (IDA) 訓練的 Cogito 的個人解讀
最近依然還是在看加速推理的東西，奈何手邊一直在忙工作的事情沒來得及發出來呢；今天要介紹的加速推理架構是稱為 Medusa 的經典多頭解碼模型。
Read More »[論文閱讀] Medusa: Simple LLM Inference Acceleration Framework with Multiple Decoding Heads
今天 Gemma 3 開源了，由於工作上一直以來選用 Gemma 2 作為佈署模型，也在改進、微調 Gemma 2 上費了心力，不能免俗地對 Gemma 3 更加專注，也快速瀏覽拜讀了這篇技術報告。
Read More »[論文閱讀] Gemma 3 Technical Report
Test-Time Scaling 現在是拓展 LLM 性能的一個熱門方案，藉由在模型回答問題前，先經過一番『思考』整理，進而回答出更準確的答案。
Read More »[論文閱讀] s1: Simple test-time scaling
之前有在閱讀模型架構原始碼時，有嘗試寫過 LayerNorm 的實現（[Machine Learning] LayerNorm 層歸一化筆記），但當時的實作也僅只於按照公式復現；最近在複習架構設計時，對於 LayerNorm 有了更深入的思考，故筆記於此。
Read More »層歸一化（LayerNorm）理論思考筆記
一直以來，我都努力讓自己保持著學習的狀態，雖然有時會因為工作的忙碌、朋友的邀約...... 導致當天回家後只感到疲累，玩了會兒 PS5 就草草洗澡上床睡覺。這樣的日子雖然輕鬆又愜意，但內心深處總擔心著不經常學習反而會遺忘自己學習過的知識，就像那句老話「學如逆水行舟，不進則退」。
Read More »學習知識究竟為什麼會遺忘：何為遺忘曲線？
Speculative Decoding 和 KV Cache 都是 Transformers 可以應用的加速技巧；前者是利用一個推理速度較快的 draft model 推測性地生成多個後續的解碼結果並讓希望加速的 target model 進行一次性驗證藉此節省自迴歸解碼的開銷，後者則是應用了 Transformer 因果注意力（Causal Attention）機制中過往 Token 不會看到未來的 Token 的特性，將過去部份 Token 的計算結果保存下來，節省了每次推理時的重複計算。
Read More »整合 Speculative Decoding 和 KV Cache 之實作筆記
Kangaroo 是一種引入了可訓練的適配器（Adapter）層的 Self-Speculative Decoding 實現，我最近幾週都在嘗試微調其 Adapter，有了一些初步成果，故紀錄於此。
Read More »Kangaroo 加速推理架構實現筆記
最近在實作論文 Kangaroo: Lossless Self-Speculative Decoding via Double Early Exiting 時，對於其所採用 Cross Entropy Loss 來讓 draft model 和 target model 的機率分佈輸出越像越好這件事，產生了一個疑惑：為什麼不使用 KL Divergence 呢？
Read More »KL Divergence 和 Cross Entropy 的差異與比較
最近在看分散式系統的筆記，希望能對當前這一年所建立的系統進行反思，審視有什麼可以改進的點，就在這時被人推薦看看 CAP 定理，一看之下覺得滿直覺的，就順手紀錄於此。
Read More »布魯爾定理（Brewer's/CAP Theorem）筆記
