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前言自去年7月份我带队成立大模型项目团队以来，我司至今已有5个项目组，其中第一个项目组的AIGC模特生成系统已经上线在七月官网第二项目组的论文审稿GPT则将在今年34月份对外上线发布第三项目组的RAG知识库问答第1版则在春节之前已就绪至于第四、第五项目组的大模型机器人、Agent则正在迭代中所有项目均为会对外上线发布的商用项目，而论文审稿GPT至今在过去的半年已经迭代两个版本，其中第二版的效果甚至

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有时候，PDF文件的布局和设计可能需要进行微调或重新排版，以适应PPT的特定格式和风格。那么怎么pdf怎么转ppt呢？

微调您的模型并将它们组合成

Phi-2是一个27亿个参数的预训练Transformer，不使用RLHF或指示微调。它进行下一个标记预测，并可用于问答、聊天格式和代码生成中的文本生成。

原文链接：EDTER首先回顾viT部分：和ViT一样，先把图像分割为P*P大小的patch，分别经过映射得到tokens：patchembeddings。

-ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1无监督预训练2.2.2有监督微调

我们展示了通过在多样化的未标注文本语料库上对语言模型进行生成式预训练，随后对每个特定任务进行区分性微调，可以实现这些任务的大幅度改进。与以往的方法不同，我们在微调过程中使用了任务感知的输入转换，

我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析：1.预训练与微调:预训练:模型在未适应特定任务之前如何从大量的未标记数据中学习通用表示。

具体开源模型包括：基于MiniCPM-2B的指令微调与人类偏好对齐的MiniCPM-2

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我们希望用一个向量来表示每一个单词.有不同的方案目录：one-hotEncodingword-class词的上下文表示count-basedperdition-basedCBOWSkip-GramwordEmbedding

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1，Server-SideTAF具有TAF的所有特点2，Client-SideTAF是在客户端修改tnsnames.ora文件来配置的，如果有很多客户端使用这个数据库，那么每次微调整都需要把所有的客户端修改一遍

本文探讨了大模型微调的核心概念和方法，详细介绍了如LoRA、AdapterTuning、PrefixTuning等多种微调策略。

大家好，目前不少开源模型在通用领域具有不错的效果，但由于缺乏领域数据，往往在一些垂直领域中表现不理想，这时就需要增量预训练和微调等方法来提高模型的领域能力。

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例如embedding在工业界应用以及训练的tricks中所述，利用全量用户行为训练用户embedding做为初始化，能为一些子任务模型的embedding层提供较快的收敛。

PyTorch中的nn.Embedding的使用Embedding层在神经网络中主要起到降维或升维的作用。

提示工程相比较于微调（Fine-tuning）的成本和复杂度更低，但是不能对模型本身的能力进行优化，只能基于模型已有能力进行应用。二、基

一文章生成模型简介比较常见的文章生成模型有以下几种：RNN：循环神经网络。可以处理长度变化的序列数据，比如自然语言文本。RNN通过隐藏层中的循环结构来传递时间序列中的信息，从而使当前的计算可以参照之前的信息。但这种模型有梯度爆炸和梯度消失的风险，所以只能做简单的生成任务。LSTM：长短记忆网络。通过引入门控制机制来控制信息传递。有效避免了梯度消失和梯度保障的问题。LSTM可以做些复杂的生成任务。T

本文是LLM系列文章，针对《FromLLMtoConversationalAgent:AMemoryEnhancedArchitecturewithFine从LLM到会话代理：一种对大型语言模型进行微调的内存增强体系结构摘要

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最近斯坦福的CS224N开课了，看了下课程介绍,去年google发表的Transformer以及最近特别火的ContextualWordEmbeddings都会在今年的课程中进行介绍。

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然后，这些模型可以通过在特定任务上进行微调，以适应具体的应用需求。它们通常能够自动从输入数据中提取特征、学习语义关系，并生成具有逻辑和上下文连贯性的输出。

LORA和Embeddings都可以对画面内容进行调整。目前LORA主要用来定义画面特征，如具体的人物，衣物，画风等。Embeddings目前主要用于反面提示词中，用来避免错误的画面表现。

ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/16585概述本文提出了一种动态图谱(KG)对齐方法，在“动态”（即图谱可能随时间更新）的设定下，作者认为该任务的难点在于实体embedding

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PromptTuning和DeltaTuning是两种针对预训练语言模型进行微调的方法，它们旨在提高微调的效率和减少所需的训练数据量。下面分别介绍这两种方法以及它们之间的区别。

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题目：面试tips：询问是否需要判断环，可微调下方代码。思路：思路一：判断环是否存在：设定一快一慢指针，均从头节点出发，快指针一次走两步，慢指针一次走一步。

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