随着人们认知和意识的提升，越来越重视生活质量、越发关注产品使用体验，即使是儿童类产品，家长更是希望孩子们可以使用到最好的产品、获得最好的使用体验。 AI、无线网络、数字信息、物联网的普及，逐步加速了智能生活场景，越来越多产品具备复合功能、智能值守、操作简便、符合人体力学等，这些都对产品的设计提出很高要求，儿童类产品同样要考虑到儿童在使用产品时的特殊需求和场景。 对于厂商，开始注重自身产品的用户群体，针对儿童的心理、意识、操作习惯、思维逻辑定向的设计产品，并结合细分市场、产品运营、营销策略参与市场竞争。 来自联合儿童基金会的新闻数据，由于 2019 冠状病毒病对世界各地的教育系统造成影响，数字化学习依然成为一项基本服务，这将意味着每一名儿童青少年（到 2030 年约为35 亿）会连接到世界级的数字化教育解决方案中。
如何科学地推断某个产品策略对观测指标产生的效应非常重要，这能够帮助产品和运营更精准地得到该策略的价值，从而进行后续方向的迭代及调整。 在因果推断框架下，效果评估的黄金准则一定是“AB实验”，因为实验的分流被认为是完全随机且均匀的，在此基础上对比实验组与对照组的指标差异就可以体现某个干预带来的增量值。但是很多场景下，我们较难进行严格的AB实验，例如对于酒店的定价；现金奖励的发放等等，不适宜向不同人群展现不同的内容。对于这些问题，我们会采取因果推断的方法来进行策略的效果评估。 本文主要介绍BSTS模型原理以及CausalImpact对模型的代码实现，旨在面对一些具有特定周期性特点的数据时，更精准科学地进行因果效应值的估计。下文将首先对模型原理进行简要阐释；随后利用模拟数据展示代码逻辑，最后在具体的业务场景中进行实践。
在 Web 开发中，经常会需要在页面中引入一些特殊字体，这些字体通常不在系统字体库的范围内，并且动辄 4~5MB，甚至有些字体超过 10MB，会影响用户加载体验，尤其在手机端使用移动网络的情况下。 针对不同的业务场景，通常会有以下几种解决方案：
9月12日，淘天集团联合爱橙科技正式对外开源大模型训练框架——Megatron-LLaMA，旨在让技术开发者们能够更方便地提升大语言模型训练性能，降低训练成本，并保持和LLaMA社区的兼容性。测试显示，在32卡训练上，相比HuggingFace上直接获得的代码版本，Megatron-LLaMA能够取得176%的加速；在大规模的训练上，Megatron-LLaMA相比较32卡拥有几乎线性的扩展性，且对网络不稳定表现出高容忍度。
当前 LLM(Large Language Model) 大语言模型越来越火，在业务和生活中已经逐渐变得人尽皆知，作为一名技术同学，可以不精通其中的细节，但了解其大致的奥义是应该必备的技术素养，最起码应该清楚大模型是怎么运作的，在业务中我们可以与其建立什么链接，这也是我写这篇文章的主要原因。 本文借鉴了多方文章，加入了自己的理解，由于大部分相关文章都比较有技术壁垒，很多同事包括我读起来都比较晦涩，因此我尽可能将其转化为比较易懂的语言。 我本人也不是专业的算法同学，因此只能用比较浅薄的视角窥探一部分大模型的理论和实践，如果有描述不清或有误之处还请批评指出。
1.比较 LLaMA、ChatGLM、Falcon 等大语言模型的细节：tokenizer、位置编码、Layer Normalization、激活函数等。2. 大语言模型的分布式训练技术：数据并行、张量模型并行、流水线并行、3D 并行、零冗余优化器 ZeRO、CPU 卸载技术 ZeRo-offload、混合精度训练、激活重计算技术、Flash Attention、Paged Attention。3. 大语言模型的参数高效微调技术：prompt tuning、prefix tuning、adapter、LLaMA-adapter、 LoRA。
本文介绍了 Kubernetes 策略的七个步骤，包括基线、修复标签和注释、迁移到受限制的 Pod Security 标准、压制误报、加入常见加固指南、插入并播放、添加自定义规则以应对未预料的特殊情况。通过实施这些步骤，可以逐步减少配置错误和漏洞的数量，实现认证、合规和长期安全目标。
本文通过深入剖析ChatGLM、LLAMA和Baichuan模型的升级路径，以及探讨大型语言模型结构选型，为大家提供了一个系统性的视角，梳理了大型预训练模型的关键要素。我们希望这些知识能够为大家在实际工程中构建更强大、灵活且高效的大型预训练模型提供有力的参考和指导。
