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获取一手科技资讯，请认准【鲲志说】好看的灵魂千篇一律，有趣的鲲志一百六七！如果觉得文章还不错的话，可以支持一下，鲲志的主页还有很多有趣的文章，欢迎小伙伴们前去点评如果有什么需要改进的地方还请大佬指出❌欢迎学习交流｜商务合作｜共同进步！❤️ kunzhi96 公众号【鲲志说】《A提示工程必知必会》为读者提供了丰富的A提示工程知识与实战技能。通过阅读《AI提示工程必知必会》、读者可掌握如何有效利用Ai
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在今年的 CSDN 程序员节庆典中，我有幸参与了知存科技精心策划的 AI 工作坊——“探索存内计算芯片开发板在语音识别中的应用”。作为众多成功完成挑战的参与者之一，我感到无比兴奋。随着AI时代的到来，作为AI入门的新手有着好学之心，在此次活动参与中，我回顾了大学的嵌入式课程，又结合了实际的硬件操作，实验搭建完成之后的满满成就感，感觉大学老师没白教！接下来带大家领略一下这个技术之旅以及实际的搭建过程
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本篇对大模型微调阶段的数据集做一个详细的介绍，微调阶段一般需要的数据量较少，也会相对聚焦在某一类特定任务上。但数据的质量和多样性仍然起着十分重要的作用。所以，构建指令数据是个精细化的过程。
近年来，语言模型已经完成了向“预训练+微调/提示”范式的迁移，在这个范式下，预训练阶段要解决的关键问题是借助大规模语料资源，抽取那些语言的共性结构和关系，而微调阶段要解决的是如何借助小规模的专用数据集，进行模型能力的“垂直下沉”的问题，前者广，后者专。但无论如何，模型能力本质上是来源于所见过的训练数据，因此数据工程就变得极为重要。在训练过程中，高质量、大规模、多样化的数据集对于大模型训练至关重要。
