- 【大模型微调实战】4. P-Tuning爆款文案生成:让模型学会小红书“爽感”写作,转化率提升300%
AI_DL_CODE
大模型微调P-Tuning小红书文案爆款生成情绪强化自然语言生成提示工程
摘要:在内容营销竞争白热化的当下,普通文案已难以突破流量壁垒。本文聚焦P-Tuning技术在小红书爆款文案生成中的落地应用,通过参数化提示向量优化,将抽象的“爽感”写作转化为可量化、可训练的技术指标。文中提出“六步成文法”,从情绪化数据集构建到爆款元素复刻,完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调,使文案点击率从2.1%提升至8.7%,爆文率提高5倍,单条文案带货超8万元。核心创新
- 大模型微调:从零到实践,掌握AI大模型的核心技能
之之为知知
12大模型人工智能机器学习特征工程pytorch深度学习大模型微调
大模型微调:从零到实践,掌握AI大模型的核心技能引言大规模语言模型(如DeepSeek、通义千问)的出现,彻底改变了自然语言处理的格局。这些模型不仅在学术界取得了突破性进展,在工业界也得到了广泛应用。对于许多初学者来说,直接训练一个完整的大型语言模型可能显得遥不可及。幸运的是,微调(Fine-tuning)技术为我们提供了一条捷径,让我们可以基于已有的预训练模型,针对特定任务进行调整,从而快速实现
- oracle health check,ORACLE SQL Tuning Health-Check(SQLHC)
爱护哼哼
oraclehealthcheck
一条sql语句的性能主要依赖于好的物理结构,准确的系统统计数据,准确的对象统计数据,合理的查询优化器参数,合理的系统参数.这些数据也就是CBO计算的基本参数,SQLHC(文档ID1366133.1)正是为用户提供sql的这些数据,来辅助sql调优.特别适合无法在客户环境中调优的情况,SQLHC虽然没有SQLT(文档ID215187.1)更强大,但不需要在采集的库上建用户,会被更多的客户所接受.以下
- Prompt Engineering(提示词工程)基础了解
Fuly1024
LLMprompt
参考:https://blog.csdn.net/qq_56438555/article/details/1448865171.基础概念:提示词工程(promptEngineering)是指通过设计、优化输入给大语言模型的文本指令(即“提示词”),引导LLM输出我们期望的结果。让大模型在无需微调(Fine-tuning)的情况下,通过“更好的提问方式”完成复杂任务(开发潜力,不会的还是不会)。但是
- 想进大厂?LLMs 10道面试题提前看,有问有答,图文详解!
AI大模型-大飞
人工智能大模型chatgpt产品经理AI程序员大模型面试题
一、微调与优化21、LLM的微调流程是什么?微调(Fine-tuning)LLMs指的是在特定任务或数据上对预训练好的模型进行进一步训练,使其能更好地适应目标场景的过程,其主要流程如下:数据准备:数据收集:根据目标任务收集高质量、有代表性的数据;数据预处理:对原始数据进行清洗,如去除噪声、重复项、不相关内容等。根据模型输入要求对数据进行格式化;数据划分:将数据分为训练集、验证集和测试集,为后续模型
- 【美团3面】大模型面试题详解:大模型使用几十条数据微调后为啥性能差的很多?
AI大模型-王哥
产品经理大模型学习AI大模型人工智能大模型大模型教程程序员
一个很有意思的回答:大模型的LossLandscape是由多个“Basin”(盆地)组成的,而不是一个平滑的曲面。如果微调(Fine-Tuning)的优化方向偏离了BasicCapacityBasin,就可能容易训崩掉,虽然训崩的概率不大。大模型(如LLM)在预训练阶段通过海量数据学习,优化出一个“基本能力盆地”(BasicCapacityBasin),这个Basin代表模型具备通用语言理解、生成
- LLaMA-Factory快速入门
@BangBang
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文章目录1.背景2.环境准备2.1硬件要求2.2CUDA和Pytorch环境2.3模型下载2.4模型推理3.自定义数据集构建4.基于LoRA的sft指令微调4.1Lora微调训练4.2动态合并LoRA的推理4.3训练效果评估4.4LoRA模型合并导出5.webuiboard的使用5.1使用介绍5.2APIServer的启动与调用6进阶6.1大模型主流评测benchmark6.2部署Ollama1.
- Go 语言学习之测试
概念:在Go语言中,Go的测试方法依赖于命令gotest,gotest子命令是Go语言包的测试驱动程序,测试文件的文件名以_test.go结尾。每个测试文件必须导入testing包。测试函数分为三种,分别是功能测试函数,函数名以Test开头,用来检测一些程序逻辑的正确性,gotest命令运行测试函数,输出结果是PASS或FAIL;性能测试函数,函数名以Benchmark开头,用来测试某些操作的性能
- 论文笔记:EMR-MERGING: Tuning-Free High-Performance Model Merging
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2024neurips1intro随着HuggingFace、timm和torchvision等开源仓库的发展,预训练与微调模型的数量激增,这导致模型部署的存储和成本负担加重。多任务学习(MTL)通过联合训练多数据集来部分缓解上述问题,但它存在以下缺陷:(i)计算成本高;(ii)隐私数据限制导致数据不可获取因此,近年来出现了**模型融合(modelmerging)**方法,试图通过权重合并的方式绕
- ubuntu20.04.2上安装wordpress+nginx+php+fpm+mysql
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1.更新安装源sudoapt-getupdate2.安装nginxsudoaptinstallnginx检查状态servicenginxstatus●nginx.service-AhighperformancewebserverandareverseproxyserverLoaded:loaded(/lib/systemd/system/nginx.service;enabled;vendorpr
- 大模型微调技术的详细解析及对比
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以下是四种主流大模型微调技术的详细解析及对比,结合技术原理、适用场景与性能表现进行说明:1.Full-tuning(全量微调)核心原理:加载预训练模型的所有参数,用特定任务数据(通常为指令-回答对)继续训练,更新全部权重。相当于对模型整体知识结构进行重构。操作流程:加载预训练模型;用任务数据集(如分类文本)和优化目标(如最小化误差)训练;所有参数参与梯度更新。优势:模型充分学习任务特征,效果通常最
- 大模型训练中的“训练阶段”(如Pre-training、SFT、RLHF等)与“微调技术”
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大模型训练中的“训练阶段”(如Pre-training、SFT、RLHF等)与“微调技术”(如Full-tuning、Freeze-tuning、LoRA、QLoRA)是两类不同维度的概念,二者共同构成模型优化的完整流程。以下是二者的关系解析及技术对照:一、训练阶段的核心流程与目标预训练(Pre-training)目标:在无标注通用数据(如互联网文本)上训练模型,学习语言、视觉等通用特征。微调技术
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目录引言基本概念小样本学习方法分类1、数据增强2、迁移学习3、元学习小样本学习主流方法1、基于度量的小样本学习2、基于Pretraining+FineTuning的方法3、基于元学习的小样本学习总结引言因为课程设计要求,所以进行了关于小样本学习的调研。目前小样本学习还是一个比较热门的研究,很多关于小样本学习的论文也陆续发表。本文只是一个概述,具体方法研究还有待深入。基本概念小样本学习(FSL:Fe
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用于学习和评估去模糊算法的真实世界模糊数据集摘要近年来,针对相机抖动和物体运动模糊的单幅图像去模糊提出了许多基于学习的方法。为了将这些方法推广到真实世界的模糊场景,包含大量真实模糊图像及其对应的清晰真实图像(groundtruth)的数据集至关重要。然而,目前尚不存在这样的数据集,因此所有现有方法都依赖于合成数据集,这导致它们无法有效去除真实世界图像的模糊。在本工作中,我们提出了一个用于学习和评估
- 论文阅读:LLaVA1.5:Improved Baselines with Visual Instruction Tuning
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- 14.3 FFT与PEFT终极对决:1%参数实现3倍速训练,显存暴降80%!
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掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力人工智能机器学习大数据语言模型chatgptllama
以微调权重比例分类:FFTvsPEFT深度解析在大模型微调领域,参数调整比例直接决定训练效率与模型性能的平衡。本小节将深入解析全参数微调(FullFine-Tuning,FFT)与参数高效微调(Parameter-EfficientFine-Tuning,PEFT)的核心差异,并通过具体技术方案对比和实战代码示例揭示其工程应用场景。一、FFT与PEFT技术对比矩阵
- 【大语言模型基础】GPT(Generative Pre-training )生成式无监督预训练模型原理
前言ELMo:将上下文当作特征,但是无监督的语料和我们真实的语料还是有区别的,不一定符合我们特定的任务,是一种双向的特征提取。OpenAIGPT:通过transformerdecoder学习出来一个语言模型,不是固定的,通过任务fine-tuning,用transfomer代替ELMo的LSTM。OpenAIGPT其实就是缺少了encoder的transformer:当然也没了encoder与de
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一编译安装以下实例同时执行10000个请求来检测性能:[
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- MTK Camera 架构概览:Imagiq ISP 关键模块解析与工程实战分享
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影像技术全景图谱:架构调优与实战架构接口隔离原则影像Camera
MTKCamera架构概览:ImagiqISP关键模块解析与工程实战分享关键词MTKCamera、ImagiqISP、联发科相机架构、AE/AWB/AF模块、3A控制、RAWDomain、SensorTuning、工程调试、影像信号处理摘要随着联发科平台在中高端手机市场逐步占据重要地位,其影像能力的竞争力也显著提升。ImagiqISP作为MTK平台核心影像处理模块,已支持多通道RAW输入、高速多帧
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人工智能Python#OTHER语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习微调SFT
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!以下基于权威期刊、会议论文及技术报告,对监督微调(SupervisedFine-Tuning,SFT)的技术框架、创新方法与实际应用进行系统梳理:一、核心定义与技术原理基本概念SFT是在预训练语言模型(如GPT、BERT)基础上,利用标注数据集对模型进
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原文地址:Front-EndPerformanceChecklist2018-Part1原文作者:VitalyFriedman译文出自:掘金翻译计划本文永久链接:https://github.com/xitu/gold-miner/blob/master/TODO/front-end-performance-checklist-2018-1.md译者:tvChan校对者:mysterytonyry
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为了在.NET9平台上对比Newtonsoft.Json和System.Text.Json的序列化与反序列化的性能,我们可以使用BenchmarkDotNet来进行压测。目录1.项目准备2.基准测试环境3.性能对比a.对象级别的序列化(Object-LevelSerialization)b.对象级别的反序列化(Object-LevelDeserialization)c.API响应级别的序列化(Ap
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
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- Mockito异常测试实例
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package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
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一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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