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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
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
"我们公司有大堆内部文档,想用大模型来做智能问答。有人说该用RAG,有人说该微调,我到底该听谁的?" 这个问题,在大模型应用的社区中几乎是每天都会出现的热门议题。支持RAG的人说:"知识库可以实时更新
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
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
和 ChatGPT 的 Deep Research 比起来,Gemini Deep Research 在某些学术使用场景下确实更有优势。 我们选了最常见的四大学术应用场景,对 Gemini Deep
每周AI论文速递(260202-260206)
ERNIE 5.0 Technical Report ERNIE 5.0 技术报告 本报告介绍了 ERNIE 5.0,这是一个原生自回归的基础模型,专为跨文本、图像、视频和音频的统一多模态理解与生成而
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!!!
https://editor.csdn.net/md/?articleId=139321571&spm=1011.2415.3001.9698
故障注入测试用来模拟各种故障情形,以测试系统在这些情形下的行为和恢复能力。在使用Hibernate进行故障注入测试时,可以模拟数据库连接中断、事务失败等故障情形。我们可以使用一些工具,如Chaos M
Grafana Enterprise SCIM漏洞利用工具(CVE-2025-41115)
针对Grafana Enterprise严重权限提升漏洞(CVE-2025-41115)的Python利用脚本。该漏洞允许攻击者通过SCIM接口覆盖用户UID,实现管理员账户接管。适用于授权安全测试。
Hibernate(89)如何在压力测试中使用Hibernate?
压力测试是为了测试系统在超出其预期工作负载的条件下的表现,以确定系统的稳定性和可靠性。它可以帮助识别系统的瓶颈和崩溃点。在压力测试中使用Hibernate,可以模拟高负载下的数据库操作,识别和解决性能
OSPF协议笔记整理
这是一份全面、系统的开放式最短路径优先协议技术笔记,源自长期的学习积累与实践总结。笔记不仅涵盖了OSPF的基础理论,更深入剖析了协议的内在机制、常见问题及优化方案,是理解这一核心IGP协议的珍贵资料。
黄仁勋2026年2月5日深度访谈核心观点总结
一、核心论点:AI将使用工具,而非取代软件 黄仁勋在访谈中驳斥了“AI将取代现有软件”的市场恐慌,
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Go进阶之recover
Go语言中recover()函数用于捕获panic异常,使程序恢复正常执行。它必须直接位于defer函数内才有效,且不能嵌套在其他函数中调用。
推荐算法实践:交叉特征的深度理解
1.困惑之源 半年前第一次做推荐算法,无意中碰到了一个问题,我使用LR模型对用户和商品进行联合打分,其中使用了所谓的交叉特征,这个问题思考了大半年终于有了一些思路。 问题是这样的,我统计了不同用户在不
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