- 【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!
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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?
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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.
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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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surprise#wordpressphpnginxphpmysqlwp
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
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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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论文:https://arxiv.org/abs/2310.03744代码:https://github.com/haotian-liu/LLaVA#train微调:https://github.com/haotian-liu/LLaVA/blob/main/docs/Finetune_Custom_Data.md模型论文时间VisionEncoderVLAdapterProjectionLaye
- 14.3 FFT与PEFT终极对决:1%参数实现3倍速训练,显存暴降80%!
少林码僧
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:[
[email protected]]#redis-benchmark-n10000-a123-qPING_INLINE:52083.33requestspersecond,p50=0.663msecPING_MBULK:53191.49requestspersecond,p50=0.655msecSET:50251.26r
- 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
- SFT:大型语言模型专业化定制的核心技术体系——原理、创新与应用全景
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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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- 【译】2018 前端性能优化清单 —— 第一部分
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前端前端
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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Go从入门到精通(18)代码测试文章目录Go从入门到精通(18)代码测试前言单元测试(UnitTesting)基本规则示例代码常用断言方法基准测试(BenchmarkTesting)基本规则示例代码基准测试结果分析表驱动测试与子测试测试覆盖率(TestCoverage)模拟(Mocking)与依赖注入基准测试进阶最佳实践单元测试基准测试测试组织总结前言Go语言中,单元测试和基准测试是保证代码质量和
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AdaCtrl:TowardsAdaptiveandControllableReasoningviaDifficulty-AwareBudgeting3Method3.1长度触发标签作为控制接口(Length-TriggerTagsasControllingInterface)3.2冷启动微调(Cold-startfine-tuning)3.3难度感知的强化学习框架(Difficulty-awar
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樱花的浪漫
对抗生成网络与动作识别强化学习因果推断大模型与智能体人工智能机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉神经网络
TuningLanguageModelsbyProxyhttps://arxiv.org/html/2401.08565v41.概述尽管大型预训练语言模型的通用能力越来越强,但它们仍然可以从额外的微调中受益,以更好地实现所需的行为。例如,它们通常被微调以遵循指令(Ouyang等人,2022年)、特定的兴趣领域(Gururangan等人,2020年)或特定任务(Raffel等人,2020年)。然而,
- 【零基础学AI】第29讲:BERT模型实战 - 情感分析
1989
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本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐(可加速训练)前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
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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
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
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PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
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在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
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linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
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http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
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引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
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HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
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1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
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二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
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wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
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实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息