微调GPT3.5 第6页

android psp 模拟器卡,手机PSP游戏闪退或卡顿的解决方法

但每个品牌的手机因为处理器不相同可能需要进行微调，所以无法提供准确的设置方案。好了大家一定这急想知道是哪个设置了，那么现在公布答案：这

powerelectricdog·2025-05-25 12:37

【全网首发】使用 LoRA 微调 Qwen2.5-VL-7B-Instruct：完整流程解析

引言今天凌晨（2025年1月28日），Qwen团队正式发布Qwen2.5-VL，这是Qwen模型家族的旗舰视觉语言模型（VLM）。相较于之前的Qwen2-VL版本，Qwen2.5-VL在图像理解、视频分析、结构化输出和视觉推理方面取得了巨大突破。本次发布的模型涵盖3B、7B和72B三种尺寸，并已在HuggingFace和ModelScope上开源，方便不同需求的开发者使用。与此同时，随着大规模视觉

HovChen_·2025-05-25 06:53

facebook开源Triton编写GPU内核的编程模型速读：KernelLLM

它以Llama3.1-8B-Instruct为基础，经过监督指令微调。（二）训练数据模型在

Open-source-AI·2025-05-24 13:06

Conda pack 进行Python环境打包

写代码的中青年·2025-05-24 05:04

模型微调DPO入门

训练案例入门文档阅读二、实现定义DPO通过直接优化语言模型来实现对其行为的精确控制，而无需使用复杂的强化学习，也可以有效学习到人类偏好，DPO相较于RLHF更容易实现且易于训练，效果更好.DPO是一种自动微调方法

贾亚飞·2025-05-23 07:08

微调后的模型保存与加载

在HuggingFaceTransformers库中，微调后的模型保存与加载方式因微调方法（如常规微调或参数高效微调）而异。

为啥全要学·2025-05-22 12:11

Keras深度学习框架第十二讲：迁移学习与微调

1、绪论1.1迁移学习的定义深度学习的迁移学习是一种技术，它允许将一个任务上学到的知识或模型应用到另一个任务中。其核心思想是将一种任务中学习的特征或模型权重用于另一种任务，以实现知识的迁移和模型的优化。迁移学习在深度学习中具有广泛的应用，特别是在数据量较少的情况下。通过利用在源领域（sourcedomain）上学习到的知识，迁移学习可以帮助目标领域（targetdomain）上的学习任务。迁移学习

MUKAMO·2025-05-22 04:40

Istio服务网格：流量管理的实践与启示

使用IstioSidecar进行流量微调Istio的Sidecar模式允许对微服务进行更精细的流量控制。例如，通过配置文件，可以限制特定命名空间下的代理只监听9080端口的HTT

远方之巅·2025-05-21 14:07

从零开始：LLaMA-Factory 大模型微调完全指南 | 手把手教你打造专属AI助手

从零开始：LLaMA-Factory大模型微调完全指南|手把手教你打造专属AI助手教程摘要本教程将带领你完成从环境配置到模型部署的全流程，让你能够：在AutoDL平台上快速搭建训练环境使用LLaMA-Factory

柳思木·2025-05-21 10:38

大模型——多模态检索的RAG系统架构设计

文章目录1.系统架构设计核心组件2.跨模态向量空间对齐方案方法一：预训练对齐模型（如CLIP）方法二：跨模态投影网络方法三：联合微调3.混合检索策略4.关键问题解决Q:如何解决模态间向量尺度不一致？

追逐☞·2025-05-21 06:16

零基础职场人掌握AI大模型的完整学习路径与实践指南

2.1阶段一：认知启蒙（1-2周）2.2阶段二：技能筑基（1-3个月）2.3阶段三：思维升级（3-6个月）2.4阶段四：领域深耕（持续实践）第三部分：关键技术实践指南3.1Prompt工程精要3.2大模型微调基础

七刀·2025-05-21 05:14

大模型全栈开发实战：Python、C++、Java技术融合与行业落地指南（万字长文+完整代码）

本文将深入解析大模型开发的全流程，结合Python、C++、Java三大语言特性，提供从算法原理到工程部署，从轻量化微调到企业级应用的全方位指南，并附10个实战场景代码与避坑经验一、大模型开发全流程解析

Lucas55555555·2025-05-21 05:42

【多模态大模型实战】搭建通义千问Qwen 2.5-VL-7B-Instruct多模态模型，以及推理微调

模型信息Qwen2.5是Qwen大型语言模型的最新系列。对于Qwen2.5，我们发布了从0.5亿到72亿参数不等的一系列基础语言模型和指令调优语言模型。Qwen2.5在Qwen2的基础上带来了以下改进：拥有了显著更多的知识，并且在编码和数学方面的能力得到了极大提升，这得益于我们在这些领域开发的专门专家模型。在指令遵循、生成长文本（超过8000个标记）、理解结构化数据（如表格）以及生成结构化输出（特

AI智韵·2025-05-20 18:03

电影级生成模型（基于Wan2.1微调）：MoviiGen1.1

它基于Wan2.1模型微调而成。经过11位专业电影制作人和AIGC创作者在60个美学维度上的全面评估，MoviiGen1.1在关键电影方面展现出了卓越的性能。

Open-source-AI·2025-05-20 13:02

LLaMA-Factory微调大模型Qwen2.5

1、开始ModelScope社区GPU环境训练或微调模型都是非常耗费算力的。如果电脑的配置不高，可使用一些云服务器来做这项工作。

will.hu·2025-05-20 12:57

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-ms-swift-单机多卡-RTX 4090双卡（十四）

一、前言本篇文章将使用ms-swift去高效微调QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。

开源技术探险家·2025-05-20 00:30

大模型原理？一文详细解释

这些模型通过大规模的数据预训练和微调，能够在多种任务上展现出卓越的性能。大模型的“大”不仅体现在参数数量上，还包括其训练数据集的广泛性和模型结构的复杂性。

Noos_·2025-05-19 23:56

基于 Python 的自然语言处理系列（87）：RRHF 原理与实战

✨本文介绍一种新型的人类反馈微调策略——RRHF（RankResponseswithHumanFeedback），它比传统的RLHF更简单、更稳定，在开源社区如AlpacaFarm、UltraFeedback

会飞的Anthony·2025-05-19 18:18

大模型的微调步骤与技术栈

大模型的微调步骤与技术栈一、技术栈分层体系（一）理论基础层核心知识神经网络：神经元工作机制、网络层（输入层、隐藏层、输出层）作用。

上有晨光·2025-05-19 08:45

大模型微调步骤整理

在对深度学习模型进行微调时，我通常会遵循以下几个通用步骤。第一步是选择一个合适的预训练模型。

Trank-Lw·2025-05-19 07:41

【自然语言处理与大模型】大模型（LLM）基础知识①

GPT模型通过在大规模无标签文本上进行预训练，然后再特定任务上进行微调，具有很强的生成能力和语言理解能力。2.BERT（BidirectionalEncoderRepres

小oo呆·2025-05-19 03:11

微调大模型如何准备数据集——常用数据集，Alpaca和ShareGPT

微调大模型如何准备数据集——常用数据集，Alpaca和ShareGPT数据集准备常用数据集自定义数据集AlpacaShareGPT数据集准备常用数据集预训练数据集WikiDemo(en)RefinedWeb

prince_zxill·2025-05-19 03:41

大模型学习路线

-CSDN博客数据工程（数据预处理）：大模型学习路线（2）——数据工程（数据预处理）-CSDN博客知识检索增强（RAG）：大模型学习路线（3）——知识检索增强（RAG）_rag进阶-CSDN博客大模型微调

Giao00001·2025-05-19 00:25

深度解析BERT：从理论到Pytorch实战

前言本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。

代码很孬写·2025-05-18 22:44

从零开始实现大语言模型（十六）：加载开源大语言模型参数

在工业界的大语言模型应用实践中，通常会使用领域数据微调开源大语言模型参数，以构建领域大语言模型。本文介绍加载开源大语言模型参数以替代大语言模型GPTModel中的随机初始化参数的方法。

RuizhiHe·2025-05-18 21:08

英伟达推理模型论文速读：OpenCodeReasoning-Nemotron-32B

为解决这一问题，研究者构建了一个优越的监督微调（SFT）数据集，实

Open-source-AI·2025-05-18 19:47

Amazon SageMaker Canvas：微调基础模型

但是，如果您有特定的用例并希望根据自己的数据自定义响应，则可以微调基础模型。要微调基础模型，您需要提供一个由示例提示和模型响应组成的数据集。然后，根据数据训练基础模型。

大模型实战·2025-05-18 13:09

多模态大模型综述《A Survey on Multimodal Large Language Models》

预训练、指令微调、对齐微调（RLHF）。预训练是通用能力。使得图像对齐到llm表征空间，数据来源于互联网上的图像对。指令微调是专业能力，提升在下游任务上的性能

yang_daxia·2025-05-18 06:44

极客时间企业级 Agents 开发实战营毕业总结

继上一次大模型微调训练营结束后，又一个训练营学习结束了，满满的收获！！！PS，虽然最后一周在疯狂补作业，但是学的很扎实、印象很深刻！

LinQingYanga·2025-05-18 04:59

大厂NLP技术全景：从BERT到GPT-5的演进与优化

深入剖析：大厂AI算法在自然语言处理中的优化实践（专题系列）专题目录大厂NLP技术全景：从BERT到GPT-5的演进与优化亚马逊云科技Bedrock平台：企业级NLP微调与RAG优化实战高通骁龙AI引擎

DeepFaye·2025-05-18 02:17

小白上手RPM包制作

目录rpm常用命令安装环境-Ruby安装环境-fpm关于服务器打包-打包二进制工程.fpm配置文件打包-打没有文件的包RPM包微调命令行参数fpm--helpRPM签名打包-制作NGINX的RPM包关于

勤不了一点·2025-05-18 01:44

Tina: Tiny Reasoning Models via LoRA

通过监督微调增强推理存在依赖专家演示、可能导致浅层模仿等问题；强化学习虽能让模型灵活学习，但资源消耗大。本文聚焦于如何通过高效的强化学习在语言模型中经济高效地赋予推理能力。

UnknownBody·2025-05-17 22:52

部署deep seek需要什么样的硬件配置？

部署DeepSeek（或其他类似的大语言模型）的硬件配置需求取决于具体场景（如推理、微调、训练）、模型规模（参数量）、并发请求量以及性能要求。

NetTech.Top·2025-05-17 07:34

从原理总结chatGPT的Prompt的方法

ChatGPT是OpenAI开发的一种自然语言处理模型，它通过使用大量的无监督数据进行预训练，并使用预训练的模型作为基础，然后通过使用有监督数据进行微调，以生成高质量的对话。

望舒巴巴·2025-05-16 20:51

如何把DeepSeek R1模型微调成为某个场景的模型

将DeepSeekR1模型微调为适用于特定场景的模型是一个多步骤的过程，涉及环境配置、数据准备、模型加载、预处理、微调、强化学习和评估等步骤。

LCG元·2025-05-16 17:56

Xinference 分布式推理框架的部署

系列文章目录第一章Xinference分布式推理框架的部署第二章LLaMAFactory微调框架的部署第三章LLaMAFactory微调框架数据预处理加载文章目录系列文章目录前言一、Xinference

TA zhao·2025-05-16 15:43

Language models are few-shot learners：语言模型是小样本学习者

摘要近期的研究表明，通过在大规模文本语料上进行预训练，再针对特定任务进行微调，可以在许多自然语言处理任务和基准测试中取得显著提升。

AI专题精讲·2025-05-16 12:50

0基础也能听懂：从预训练到SFT，对话模型技术栈深度拆解！

简单来说，从基座模型到对话模型的转变需要经过四个步骤：预训练基础模型、任务适应微调（SFT）、人类反馈强化学习（RLHF），以及部署和持续优化。下面，我们就一步步拆解这个过程，看看它是怎么实现的。

AGI大模型资料分享员·2025-05-16 11:42

大模型从入门到精通：大模型RAG系统学习路线（附实战代码）

1.1RAG技术爆发的背景大模型的致命缺陷：知识截止、幻觉问题、领域适配差传统方案的局限：微调成本高、知识更新困难RAG的核心优势（数据对比）：方案训练成

AI大模型-大飞·2025-05-15 15:50

ReTool: Reinforcement Learning for Strategic Tool Use in LLMs

先通过数据构建管道整理高质量冷启动数据集，进行监督微调，让模型学习调用代码解释器的基础能力；再采用工具

UnknownBody·2025-05-15 10:43

Datawhale-llm-universe 第一章 LLM介绍打卡

并融入了一些个人的理解以及思考）大型语言模型LLM理论简介LLM的定义和概念发展历程主要模型（如GPT-3、GPT-4、PaLM等）典型应用场景LLM的能力和特点检索增强生成RAG简介RAG的概念工作流程优势和应用与微调

星野yee·2025-05-15 01:11

第07章—简历优化篇（下）：如何美化专业技能与打造项目技术亮点

针对不同的JD该如何微调简历？现在就不再多说废话啦，让我们直接开始吧！一、怎样写好简历上的专业技能作为技术从业者的我们，在简

企鹅侠客·2025-05-14 18:26

产品功能更新迭代后需要重做算法备案吗？

一、无需重新备案的调整情况（1）算法迭代对算法进行微调优化，例如一些不影响算法核心逻辑和功能的小调整、UI调整等，可以记录在年度报告中，通常无需重新备案（2）功能更新功能更新只是对现有功能的优化、完善，

AI产品备案·2025-05-14 17:50

【AI大模型实战项目】llm-action：让天下没有难学的大模型

项目大体如下所示：目录LLM训练LLM训练实战LLM参数高效微调技术原理综述LLM参数高效微调技术实战LLM分布式训练并行技术分布式AI框架分布式训练网络通信LLM推理LLM推理框架✈️LLM推理优化技术

小城哇哇·2025-05-14 11:11

【AI算法工程师必知必会】如何入门大模型微调？

入门大模型微调可遵循以下系统路径，结合核心技术原理与实战方法论逐步掌握关键能力：一、理论基础与核心概念大模型基础理解Transformer架构、注意力机制等核心原理（参考经典论文《AttentionIsAllYouNeed

AndrewHZ·2025-05-14 08:52

ubuntu系统部署GPT-SoVITS

只有最基础的切割音频、识别文字、推理的代码，没有训练、微调参考视频：链接下载安装包可以直接下载windows部分的下载整合包链接，比克隆代码方便很多，不需要分别下载各种模型GPT-SoVITS指南里有写解压的注意事项

LtmkWoQjPWiWo·2025-05-14 05:00

Pytorch加载部分预训练模型的参数

应用场景为在K折交叉验证时，我希望从第二折开始的模型加载第一折训练模型的部分参数，并在此基础上微调，从而减少训练轮数。解决方法加载保存的第一折训练好的模型参数，因为我保存时是多GP

卡卡南安·2025-05-14 04:52

吊球技术（劈吊、滑板、收吊）的握拍转换和发力方式

以下是专业级的细节分解：一、基础握拍架构通用原则：采用正手基础握拍（类似握手姿势），但在触球前需根据吊球类型微调：拇指位置：抵在拍柄宽面侧棱（非平面）食指控制：第二关节轻压拍柄窄面后三指：松握状态，留出发力空间关键点

小句·2025-05-14 02:10

ICLR2024论文解读|DP-OPT: MAKE LARGE LANGUAGE MODEL YOUR PRIVACY-PRESERVING PROMPT ENGINEER差分隐私离线提示微调

论文标题DP-OPT:MAKELARGELANGUAGEMODELYOURPRIVACY-PRESERVINGPROMPTENGINEER差分隐私离线提示微调：让大型语言模型成为你的隐私保护提示工程师论文链接

paixiaoxin·2025-05-13 21:34

大语言模型应用指南：Prompt高效微调

大语言模型应用指南：Prompt高效微调关键词：大语言模型,Prompt,微调,参数高效,自然语言处理(NLP),对话系统,知识图谱,数据增强1.背景介绍1.1问题由来近年来，大语言模型（LargeLanguageModels

AI大模型应用实战·2025-05-13 16:36

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