目前在语言任务上表现最佳的多任务学习系统，利用了预训练和监督微调的结合，通用的预训练系统可以在微调后在多个任务上表现良好，但微调仍需要监督数据。故本文做出证明

针对这些问题，本文提出一种无监督预训练和有监督微调的组合的半监督方法，具体为：采用两阶段训练过程，首先使用语言建模目标在大量未标注数据上学习模型的初始参数，随后使用有监督目标微调预训练模型以适应目标任务模型架构使用

本次项目为四路抢答器，通过本次项目了解项目开发流程，未来扩展多路抢答器只需要对程序进行微调即可。项目要求：1．有4组进行抢答，抢答按钮为SB1～SB4，对应4个抢答指示灯为L1～L4。

春节对于LLM大模

ChatGPT高效提问—prompt常见用法（续篇八）1.1对抗对抗是一个重要主题，深入探讨了大型语言模型（LLM）的安全风险。

已经安装了langChain_core后，仍有以上报错，解决如下，首先升级了pycharm（网上有人说是pycahrm版本低导致不兼容，出现debug错误）但这个方法，没有用，仍有报错。有效解决办法，直接去interpreteroption输入：-Xfrozen_modules=off

本文，我们将研究高级RAG方法的中的重排序优化方法以及其与普通RAG相比的关键差异。一、什么是RAG？检索增强生成（RAG）是一种复杂的自然语言处理方法，它包括两个不同的步骤：信息检索和生成语言建模。这种方法旨在为语言模型提供访问外部数据源，来提高其在生成响应时的准确性和相关性，从而增强语言模型的能力。1.1检索组件：目的：检索组件的主要功能是响应查询或提示，从大型数据库或语料库中提取相关文档或信

一、语句窗口检索介绍在句子窗口检索中，我们对文档的片段进行检索，然后返回检索到的相关句子的多个句子，然后根据该相关句子及其上下的句子窗口生成LLM的合成。如下图所示

本文将介绍一个无需一行代码即可实现RAG的开源工具：llamaindex-cli，该工具是基于llama-index实现的，并采用默认向量数据库Chroma，因此首先需要进行如下安装：pipinstallllama-indexpipinstallchromadbStep1：设置OpenAIAPIKey环境变量该工具默认采用OpenAI的API，因此需要配置OpenAIAPIKey，命令如下所示：$

如下图所示，LLM仍然是自治代理的backbone，可以通过给LLM增加以下模块来增强LLM功能:PrompterAgentCheckerModuleMemorymoduleToTcontroller当解决具体问题时

yetingyun.blog.csdn.net/一、前言论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.05140Github地址：https://github.com/sjunhongshen/Tag-LLM

p4程度最差，表示连辅助都不会p2半辅助p1辅助可以完成打勾能独立完成计划可以根据孩子程度微调，不一定每个孩子是一样的，下个月的计划可以有一些上个月计划的复习或者延伸情绪行为可以多样的，一般随便写就可以

AddingConditionalControltoText-to-ImageDiffusionModels公众号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.简介2.相关工作2.1.微调神经网络

AgentExecutorChatAgentExecutorModifications本文对LangGraph博客内容做下简单总结，详细内容请查看langchain博客https://blog.langchain.dev/langgraph/动机Agent的实现基本上有两个步骤:调用LLM

几天前，LangChain正式宣布了名为LangGraph的新库，LangGraph建立在LangChain之上，简化了创建和管理Agent及其运行时的过程。在这篇文章中，我们将全面介绍langGraph，什么是代理和代理运行时？Langgraph的特点是什么，以及如何在Langgraph中构建一个代理执行器，我们将探讨Langgraph中的聊天代理执行器以及如何在人类循环和聊天中修改Langgr

本文介绍如何使用langgraph创建一个基本的Agent执行器，主要包括下面几个步骤：1、定义工具2、创建langchainAgent（由LLM、tools、prompt三部分组成）3、定义图形状态传统的

Osam-Osam是一个启用本地运行的开源“一切分割”模型工具，支持多种接口和自定义视觉模型。Osam是一个开源工具，它允许本地运行“可对任何内容进行分割”的模型(Segment-AnythingModels)，灵感来源于Ollama。使用Osam，用户可以在本地环境中，而不是依赖于云服务，对图片进行内容分割。这种方法有助于保护数据隐私，同时也减少了因网络延迟可能产生的处理时间。https://g

它使用大型语言模型（LLM）作为其核心计算引擎，使其能够进行对话、执行任务、推理并展现一定程度的自主性。简而言之，Agent是一个具有复杂推理能力、记忆和执行任务手段的系统。

有在原Transformer架构基础上微调改良的，也有采用传统RNN模型的思想的架构，还有以CNN为基础模型的架构，更有将Transformer和其他RNN、CNN架构结合的混合架构模型。

其特点主要包括：1、微调优化:通过在特定条件下进行微调，提高了视频输出的一致性和质量。2、改进的生成性能:在生成视频的清晰度、分辨率以及帧数方面可能有

也就是说，PrettyPrinter所能提供的仅仅是代码格式上的微调，并不能让我们的代码更加的clean。“Clean”是什么意思呢？这个就要说一说CleanCode的概念了，它从命名规范、格式、

Go提供了自动化的内存管理机制，但在某些情况下需要更精细的微调从而避免发生OOM错误。本文介绍了如何通过微调GOGC和GOMEMLIMIT在性能和内存效率之间取得平衡，并尽量避免OOM的产生。

最近参加了深蓝学院举办的《大型语言模型前沿技术系列分享》，该系列分享以大模型(LLM)为背景，以科普、启发为目的，从最基本的Transformer开始讲起，逐步涉及一些更高阶更深入的课题，涵盖大模型基础

本文目录7.大模型适配7.1大模型适配基础要素7.2当前主流大模型适配方法7.2.1探针方法（Probing）（1）探针方法介绍（2）基于probing的大模型适配7.2.2微调方法（Fine-tuning

本期邀请到蚂蚁集团知识引擎负责人梁磊分享“SPG与LLM双向驱动的关键问题和应用探索”，

LLM，即大

目录超参数设置配置LLM-clip的backbone文本编码抽取视频帧并编码视频帧匹配保存结果帧工程流全是干货超参数设置#超参数设置PARAMS={"clip_model":"openai/clip-vit-base-patch32

订阅：https://rengongzhineng.io/在自然语言处理（NLP）这个飞速发展的领域里，大型语言模型（LLM）的出现无疑是一场革命

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昨天面临孩子的再次崩溃，我本以为自己坚持了一周能稍微调整不至于失控的时候再一次失败了。面对一个不能发火不能失控的孩子，我只能是控制调整。机体反应也跟着出现。而且我无法专注到跟着老师去调整，让我更沮丧。

特别说明：文章内容转自阿松上师微信号的每日开示，仅作尽少量的排版、错字、标点、配图等微调处理。若有钱财赞赏的，定会汇积后转奉阿松上师本人。此为个人承诺，无意号召鼓动。

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LLM在在2023年发展的风生水起，一个围绕LLM的庞大生态系统正在形成，本文通过介绍这个生态系统的核心组成部分，来详细整理LLM的发展。

这篇博客是一篇来自MetaAI，关于指令微调Llama2的扩展说明。旨在聚焦构建指令数据集，有了它，我们则可以使用自己的指令来微调Llama2基础模型。目标是构建一个能够基于输入内容来生成指令的模型。

当下开源的LLM（Largelanguagemodel）非常多，可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型，根据自己的需求，选择适合自己的基座模型和参数量很重要。

为了答谢各位网友的支持，从今日起免费为300名读者提供订阅主题论文服务，只需VX关注公号并回复{邮箱+论文主题}（如：[email protected]+chatgpt@largelanguagemodel@LLM

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单卡显存需求：根据之前的信息，Qianwen-14B微调

对于微调和推理，Llama-13B建议使用至少10GBVRAM（显存）的

p=118DeltaTuning，尤其是在自然语言处理（NLP）和机器学习领域中，通常指的是对预训练模型进行微调的一种策略。

问题：微调的各种问题·THUDM/ChatGLM3·Discussion#253·GitHubshiTraceback(mostrecentcalllast):File"/opt/projects/chatglm3

一个人的力量有限，根据资料分类及分类后的数量，先易后难，先上架，大致顺序，再微调整。结果很成功。不足之处在于事件发生开始性格中的急躁暴露无遗，没有稳重。

我刚开始写的文章真的很冗杂，杂乱无章，很少阅览，更没人赞，过了段时间我试着已经写了的文章进行更改了一些里面有些话稍微调整位置。

文章目录前言一、选择模型架构二、优化器的选择Adam优化器说明Adam优化器的数学公式Adam优化器的4个超参数微调三、batchsize的

/arxiv.org/abs/2110.06274Github:https://github.com/microsoft/LiST本文提出一种在少样本学习情况下对大型预训练语言模型(PLMs)进行有效微调的方法

第四节课《XTuner大模型单卡低成本微调实战》着重介绍了如何应用XTuner进行大模型的微调，以及两种微调模式：增量预训练和指令跟随。

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fromflask_bootstrapimportBootstrapBootstrap(app)-使用#模板继承{%extends'bootstrap/base.html'%}#拷贝自己需要的，在进行微调欢迎来到德莱联盟

导语本文探索了如何通过各种提示设计策略，来增强大型语言模型（LLMs）在Few-shotIn-contextLearning中的文本到SQL转换能力。通过使用示例SQL查询的句法结构来检索演示示例，并选择同时追求多样性和相似性的示例可以提高性能，同时，LLMs也从与数据库相关的知识增强中受益。会议：EMNLP2023Findings标题：EnhancingFew-shotText-to-SQLCa