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拒绝玄学炼丹:大模型微调显存需求精确计算指南,全参数微调与LoRA对比全解析
显存计算为什么是一门玄学 "我的模型7B参数,24GB显存够不够?" "LoRA训练需要多少显存?" "QLoRA真的能让我用消费级显卡跑起来吗?" 这些问题在大模型开发的社区中每天都会出现,但答案往
16个AI两周手搓编译器:Claude Opus 4.6 正在改写代码规则
甚至不需要我多说什么,Anthropic 这次扔出来的“深水炸弹”——Claude Opus 4.6,光是这一个案例就足以让整个技术圈炸锅: 16个智能体,没有任何人类插手,花了大概两万美金,两周时间
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别再二选一了:高手都在用的微调+RAG混合策略,今天一次讲透
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电商商家如何用AI工具拓展更多素材:实测后这款Ai工具真的好用
大家好,我是一个主营3C数码电商商家,在亚马逊、速卖通、独立站都有店铺。巅峰时期,一个月能出货3万单,净利润30多万。 但2024年下半年,我差点破产。 不是产品不行,也不是价格没优势,而是败在了一个
你的大模型微调对了吗?科学评估让训练效果肉眼可见
在人工智能领域,大模型微调已经成为企业级应用和学术研究的标配技术。然而,一个困扰着无数开发者和研究人员的核心问题是:如何判断微调是否真正有效?训练 loss 下降了,是否意味着模型真的变好了?答案远没
拒绝"体感"调优——如何科学地量化LLM微调效果
引言:从"玄学"到"科学"的跨越 当你花费数天时间微调一个大模型后,打开聊天界面测试效果,却发现模型要么在重复回答,要么在一本正经地胡说八道——这种感觉就像在黑暗中摸索,不知道模型到底有没有在进步。仅
电商老板如何用AI工具做春节年货节物料?从被动挨打到主动出击的实战经验
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做宣传海报的AI软件怎么选?行政人事的实用指南
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从"续写机器"到"智能助手":一文讲透指令微调背后的魔法
本文深入解析指令微调(Instruction Tuning)技术:为何大模型擅续写却“听不懂人话”?因其预训练本质是预测下一个词;而指令微调通过高质量“指令-输入-输出”数据,让模型从自我中心转向用户
当数据开始“连线”:图模型与现代开发的新连接
你是否曾在复杂的代码库中迷失,试图理清一个函数如何被三个服务调用,而每个服务又依赖五个不同的库?或者,当你试图为AI助手构建“理解”整个代码库的能力时,是否感到传统的数据结构力不从心?
你每天在用的ChatGPT,到底是怎么训练出来的?
本文深入解析LoRA微调核心参数(r、lora_alpha、target_modules、学习率等),从原理出发,结合任务复杂度与资源限制,提供实用设置策略与避坑指南,助你高效避开过拟合
DDIA 第一部分-1. 数据系统架构中的权衡
第一章 将介绍 数据系统架构中的利弊权衡。我们将讨论不同类型的数据系统(例如,分析型与事务型),以及它们在云环境中的运行方式。
说实话,用对这4个场景,Gemini Deep Research帮你省下3个月时间
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每周AI论文速递(260202-260206)
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代码随想录算法训练营day24
491非递减子序列 1.递归三部曲 2.去重的关键要素 46.全排列 1.递归三部曲 2.需要引入used数组来对使用过的字符进行标记 47 全排列Ⅱ 1.重点在于去重!!!
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