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在深度学习的应用中,模型微调(fine-tuning)是一个非常重要的过程,它是指在一个预先训练好的模型上针对特定的任务进行参数调整。常见的微调方法有 : Adapter Tuning、LORA、Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-tuning、P-tuning v2, 文章将分两次介绍这几种微调方法。
0 5 创建《道德与法治》学科知识库 搭建知识库完成《道德与法治》学科知识点查询功能 去学习 0 6 完成手机端的部署 实现拍照识别功能完成手机端部署 去学习 第四章 个人的RAG应用 0 1 个人的RAG应用项目概述 介绍个人RAG应用典型应用场景 去学习 0 2 搭建私人茶叶销售助手的智能体 搭建完成私人茶叶销售助手的智能体基础部分 去学习 0 3 利用SDK搭建茶叶相关的知识库 通过代码来搭建茶叶相关知识库功能
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随后打开之前创建的应用,在【能力扩展】-【组件】中添加自己刚刚创建好的自定义组件,如有其他需要,也可以添加其他官方组件~ 在这里,我还根据组件内容适当添加了3条推荐问: 为我提一些在两周内游览5A景区的建议,要尽量保持天气最佳。 为我提一些在七天内游览4A景区的建议,要尽量保持天气最佳。 为我提一些在五天内游览3A景区的建议,要尽量保持天气最佳。
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前一代的深度学习核心突破在图像领域,比如监控安防,简单的人脸识别车牌识别等等,图像处理相对简单,不需要太多智商。而NLP的许多问题在深度学习时代是无法解决的。大模型震惊业界的原因在于,效果上突破天花板,模式上变成可复制的工业化过程。这也让计算平台从CPU真正跃迁至以GPU为核心。 Koji: 如何看待OpenAI与英伟达等公司的大额合同?