手写个lora微调算法，熟悉一下手动lora类的实现，以及装载到模型上微调的方法。下一步继续学习一下手写MoELoRA，以及DeepSpeed和Accelerate框架的使用方法。

将MOE的专家数进一步分割细化，增设共享专家，预训练模型的工作。话说今年DeepSeek真火哇

回想起上次仔细看transformer还是上次，现在遗忘得又有点多了，从原理到代码重新过一遍，于是就有了这篇博客~

上传一下大学期间做的最有成就感的一个项目！“视界感知者”是完全由我们大学本科生团队一起开发的一款盲杖产品，虽然技术实现并不复杂，主要牵涉API掉用、服务器通信与工作流搭建，但经过不断迭代最终成功完成产品还是很自豪的~

论文提出了一种基于图像局部区域（patch）的专家分配策略，而不是对整个图像进行分配；这种方法利用CNNs的结构特点，将输入图像分割成若干个patch，每个patch独立地分配给不同的专家，从而提高效率。

将稀疏的LoRA专家换到MOE层里，将不同的医疗领域任务类型作为分类依据，实现不同模型对应解决不同任务，同时采用LoRA加快微调效率。

学习了MOE混合专家模型的工作原理，对门控单元有了更深入的理解。

学习了LoRA微调大模型的算法原理，阅读原论文并整理学习知识。

很久以前记下的一段。

借助NovelAI试了一下AI绘画，分享一下经验~⁽(◍˃̵͈̑ᴗ˂̵͈̑)⁽