这节课，在上课的时候进行了微调，即加入了专门的“两位数拆分成整十数和十几”的教学。主要是在相关的数学实验室活动中，孩子们在两位数拆分上出现了不小的障碍，我预计班级里会有很多孩子在这块上出现问题。

4-8Prompt-Learning--应用_哔哩哔哩_bilibiliPromptLearning（提示学习）是近年来在自然语言处理领域中，特别是在预训练-微调范式下的一个热门研究方向。

本文将深入探讨这些模型的两个关键阶段：预训练和微调，以及它们在实际应用中的重要性。1.预训练阶段：建立基础目的与过程：预训练是大型语言模型学习的起点，其目的是让模型掌握语言的基本统计规律和通用知识。

目录一、大模型开发范式1、通用大模型的局限性：2、解决通用大模型范式的两种解决思路：①检索增强生成（RAG）②延呈传统自然语言处理算法微调（Finetune）二、LangChain简介①什么是LangChain②LangChain

1和2是权重项，0是偏置项，在训练过程中为了使得训练结果更加精确而做的微调，不是一个大范围的因素，核心影响因素是权重项为了完成矩阵的运算，在0后面乘x0，使得满足矩阵的转换，所以在处理数据时候会添加如有上图所示的

其核心创新在于采用了私有化的LLM技术，在特定领域的语料库上进行微调，以确保用户隐私和数据安全的同时，获得最先进的LLM的好处。DB-GPT的架构包括一个新颖的知识

生成式AI技术包括微调和部署大型语言模型（LLM），并允许开发人员访问这些模型以执行提示和对话。负责在Kubernetes上制定标准的平台团队可以在AmazonEKS上微调和部署大语言模型。

0815晨间日记【7/90】：1.早起5:10早睡11:252.昨日检视:①补充创业计划书后续表格，已完成;②微水汽车美容开班及现场总结规范微调，已完成;③扫盲培训教材装订及方案落实，没有完成;3.今日青蛙

ImageResolutionandTextLabelAreImportantThingsforLargeMulti-modalModels》，是一个多模态的视觉-文本模型，当前版本（20231130）为基于Qwen-vl的三阶段微调

后期处理盒子场景搭建工作流整体布局+地形制作+模型摆放地形&模型材质制作或调整打光&后期：静态烘培+动态光照+阴影+后期盒子场景交互：可交互模型蓝图+关卡蓝图场景特效：粒子+后期材质场景物理：物理模拟+物理破碎整体布局微调

压测流程完整的压测流程一般包含下面几个步骤：1、压测目标的制定2、压测链路的梳理3、压测环境的准备4、压测数据的构造5、发压测试6、瓶颈定位及容量微调7、压测总结和报告压测指标列举一些常用指标，并不一定都需要关注

BERT通过在大规模文本语料上进行预训练，学习了深层次的语言表示，然后可以通过微调用于各种下游任务，包括文本分类。文本分类是一个常见的自然语言处理任务，它涉及将文本分为不同的类别或标签。

ChatGLM：win11部署大模型实例并正常启动、ChatGLM2-6B模型基于P-Tuningv2的微调一.anconda1.anconda安装2.环境变量配置3.使用过程中的问题已经解决的问题环境方面

由于一些主观及客观的原因，博主已经放弃了在CSDN上更新文章，感兴趣的朋友可以去我的个人博客去浏览可能需要的文章。陶小桃Blog-无限进步的优质帅气大学生！热衷于分享技术和日常生活的机械专业小哥哥，捣鼓机械设计、计算机视觉和深度学习。网站还涉及到网页设计以及SEO相关地博文。https://www.52txr.cn/一、分档旋钮控件可以对档位进行设置，例如改为"off"、“low”、“medium

中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、迁移学习用已经训练好模型的权重参数当做自己任务的模型权重初始化一般全连接层需要自己训练，可以选择是否训练已经训练好的特征提取层一般情况下根据自己的任务，选择对那些网络进行微调和重新训练

有时，与您的问题最相合的网络可能是输入层中有10个节点，隐藏层中有13个节点/神经元，输出层中有大约四个节点/神经元，更不必提您将不得不微调整个网络中隐藏层的数量。我的观点是，我们需要一些动态的东西。

教程开始第一步：下载安装Typora第二步：写内容第三步：选主题第四步：微调导出为HTML预览PDF开始微调第五步：导出，大功告成！

在百度的PaddleDetection项目的基础上实现目标检测labelme标注的自动获取，需要先训练一个模型，然后通过这个模型去标注，最后用labelme进行微调from__future__importabsolute_importfrom

参考学习教程【XTuner大模型单卡低成本微调实战】理论Finetune简介大语言模型微调模式增量预训练指令跟随微调LoRA和QLoRAXtuner介绍实战自定义微调用MedicationQA数据集进行微调将数据转为

1、会话式数据分析，所需即所得2、私有化部署，数据安全3、支持企业级数据分析,大规模，高性能4、支持领域微调，专业化5、透明化过程，审计部署二、使用TableAgent进行全球高校数据案例多维度数据分析

但是没有按照计划完成应该进行的教学任务，所以接下来一周的课程安排就要进行微调。

ChatGLM-6B采用了全新的训练方法，在其开源的模型中已经在大规模数据集上进行了训练，用户可体验高质量的对话机器人，也可以对其在用户自有数据集上微调，得到自己专

1ChatGLM2-6B介绍ChatGLM是清华技术成果转化的公司智谱AI研发的支持中英双语的对话机器人。ChatGLM基于GLM130B千亿基础模型训练，它具备多领域知识、代码能力、常识推理及运用能力；支持与用户通过自然语言对话进行交互，处理多种自然语言任务。比如：对话聊天、智能问答、创作文章、创作剧本、事件抽取、生成代码等等。代码地址：https://github.com/THUDM/Chat

Note：如果是迁移学习，由于模型已在原始数据上收敛，此时应设置较小学习率(≤10−4≤10−4)在新数据上进行微调。

近期，零一万物Yi系列模型家族发布了其多模态大模型系列，**YiVisionLanguage（Yi-VL）**多模态语言大模型正式面向全球开源。凭借卓越的图文理解和对话生成能力，Yi-VL模型在英文数据集MMMU和中文数据集CMMMU上取得了领先成绩，展示了在复杂跨学科任务上的强大实力。基于Yi语言模型的强大文本理解能力，只需对图片进行对齐，就可以得到不错的多模态视觉语言模型——这也是Yi-VL模

经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。✨

前面两节主要介绍了基础环境的准备，借下来就是对Llam2模型进行量化并运行起来，这个过程在实际的部署过程中也很容易出现问题。具体的部署如下：一、下载模型目前大模型主要发布在HuggingFace上提供下载，无法在上面下载的小伙伴可以在国内的ModelScope网站上下载，模型文件比较大，下载过程中需要确保网络顺畅，下载方式如下：git clone https://www.modelscope.cn

微调BERT自然语言推断任务设计了一个基于注意力的结构。现在，我们通过微调BERT来重新审视这项任务。

中文标题：ClipCap:CLIP前缀用于图像描述（ClipCap:CLIPPrefixforImageCaptioning）文章目录1.介绍2.相关工作3.方法3.1综述3.2语言模型微调3.3映射网络架构

GPT等大语言模型是一种典型的人机环境交互、协同系统，同时也是一种基于Transformer模型的自然语言处理（NLP）模型，使用了大规模的无监督预训练和有监督微调的方法进行训练。

的解码器，仅已知"过去"，推导"未来"论文地址：ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training半监督学习：无标签数据集预训练模型，有标签数据集微调

原文：语言大模型的分布式训练与高效微调指南-知乎目录收起1分布式训练2ZeRO驱动的数据并行3全分片数据并行4实现5高效微调6实践指南7关于DeepSpeed和FSDP的更多内容OneFlow编译翻译｜

https://github.com/iqiyi/FASPell/blob/master论文：https://www.aclweb.org/anthology/D19-5522.pdf使用bert进行预训练+微调

第5章深度学习用于计算机视觉本章包括以下内容：理解卷积神经网络（convnet）使用数据增强来降低过拟合使用预训练的卷积神经网络进行特征提取微调预训练的卷积神经网络将卷积神经网络学到的内容及其如何做出分类决策可视化本章将介绍卷积神经网络

DifferentiAblepRompT(DART)，预训练的语言模型+反向传播对提示模板和目标标签进行差异优化可微提示（DART）模型的体系结构与MLM预训练和常规微调进行了比较，其中Ti和Yi是词汇表中未使用的或特殊的标记

文章目录数据模型准备基于网页的简单微调基于网页的简单评测基于网页的简单聊天LLaMA-Factory是一个非常好用的无代码微调框架，不管是在模型、微调方式还是参数设置上都提供了非常完备的支持，下面是对微调全过程的一个记录

clonegithub上的项目In[1]:#首先gitcloneChatGLM-Med这个项目!gitclonehttps://github.com/SCIR-HI/Med-ChatGLM.gitCloninginto'Med-ChatGLM'...remote:Enumeratingobjects:57,done.remote:Countingobjects:100%(57/57),done.r

从ChatGPT爆发以来，后来逐步发展了众多开源大模型LLMs，如MetaAI的Llama2、MistralsMistral&Mixtral模型，TIIFalcon等。

除了已经在七月官网上线的AIGC模特生成系统外，我正在并行带多个项目组第二项目组，论文审稿GPT第2版的效果已经超过了GPT4，详见《七月论文审稿GPT第2版：用一万多条paper-review数据集微调

幸运的是，开源社区为我们提供了大量的预训练大模型，使得我们可以快速地进行微调，以满足

main/xtuner/README.mdhttps://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/xtuner/README.md1.XTuner简介一个大语言模型微调工具箱

1.概述目标：通过微调，帮助模型了解对自己身份方式：使用XTuner进行微调2.实操2.1微调环境准备参考：XTuner复现-CSDN博客#InternStudio平台中，从本地clone一个已有pytorch2.0.1

LLM大模型如何进行微调？

这引起了网友的惊叹和疑惑，因为AI女友只是微调一个图像算法，但却能每月赚取半年工资。据说除了赚钱，AI女友每月还收到多达20个求婚。

1，准备上传文件的代码：复制组件库代码，按照需求微调将文件拖到此处，或点击上传文件大小不要超过100M!

目录1加载ImageNet预训练模型2准备数据集2.1加载数据集2.2使用matplotlib可视化数据集3模型训练函数4使用torchvision微调模型5观察模型预测结果6固定模型参数1加载ImageNet

引言：大模型微调中的挑战在人工智能的发展过程中，大型语言模型（LLM）的微调（fine-tuning）始终是提升模型在特定任务上性能的关键。然而，微调过程中常面临一个主要挑战：知识遗忘。

它通过统一的API简化了对OpenAI、Anthropic、Mistral、LLama2、Anyscale、GoogleGemini等的API请求。

紧接前文：万字长文细说ChatGPT的前世今生Llama2实战(上篇):本地部署(附代码)Llama2实战(下篇)-中文语料微调(附代码)CodeLlama实战(上篇)-模型简介和评测CodeLlama

为了在下游任务上获得更好的精度，CodeFuse提出了多任务微调框架（MFTCoder），能够解决数据不平衡和不同收敛速度的问题。通过对比多个预训练基座模型的精度表现，我们发现