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先说一下自己的情况,普通本科,在外包干了3年多的功能测试,这几年因为大环境不好,我整个人心惊胆战的,怕自己卷铺盖走人了,我感觉自己不能够在这样蹉跎下去了,长时间呆在一个舒适的环境真的会让一个人丧失上进心!而我已经干了3年的点点点,都快让自己变成废物了,准备结婚的对象也因为我的不思进取和挣钱能力和我分手了。
先说一下自己的情况,普通本科,在外包干了半年多的功能测试,这几年因为大环境不好,我整个人心惊胆战的,怕自己卷铺盖走人了,我感觉自己不能够在这样蹉跎下去了,长时间呆在一个舒适的环境真的会让一个人丧失上进心!而我已经干了半年的点点点,都快让自己变成废物了,准备结婚的对象也因为我的不思进取和挣钱能力和我分手了。
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在构建大模型应用时,通常有两种方式来改进效果,一种是构建外部知识库,利用RAG来完成。但RAG并不是万能的,对于特定领域的LLM应用,以及无需示例,就能完成特定任务等场合就需要进行微调。然而,微调本身相较于RAG来讲,需要更多的算力资源和时间周期,但更大的瓶颈在于微调需要标记过的样本数据。这对于很多企业来讲,很难有这样高质量的数据积累,他们的数据通常是未经标记的,可能是一篇一篇的文章或者规章制度,
大模型指令微调(Instruction Tuning)是一种针对大型预训练语言模型的微调技术,其核心目的是增强模型理解和执行特定指令的能力,使模型能够根据用户提供的自然语言指令准确、恰当地生成相应的输出或执行相关任务。指令微调特别关注于提升模型在遵循指令方面的一致性和准确性,从而拓宽模型在各种应用场景中的泛化能力和实用性。在实际应用中,我的理解是,指令微调更多把LLM看作一个更智能、更强大的传统N
PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) 参数高效微调是一种针对大模型微调的技术,旨在减少微调过程中需要调整的参数量,同时保持或提高模型的性能。以和为主的PEFT方法总结如下。
本教程主要介绍对于 ChatGLM-6B 模型基于的微调。P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。本节 以数据集为例介绍代码的使用方法。硬件需求。
全参数微调意味着在预训练模型的基础上,调整所有参数以适应特定的任务或数据集。所需显存量取决于多个因素,包括模型的大小、批量大小、优化算法以及使用的硬件等。这是一个非常大的数字,实际上,我们还需要考虑其他因素,如优化器状态、激活和中间层存储等,这将使实际需求的显存更大。此外,现代GPU通常没有这么多显存,因此可能需要采用减小批量大小、使用模型并行化、分布式训练或混合精度训练等策略来适应硬件限制。
微调后的模型出现能力劣化或灾难性遗忘(Catastrophic Forgetting)是指模型在经过特定任务的微调后,丧失了其在预训练阶段学到的知识和能力。通过这些策略,可以减少微调过程中的灾难性遗忘,提高模型在特定任务上的性能。
多轮对话任务的微调需要特别关注对话的上下文理解、连贯性以及个性化回应的能力。通过这些步骤,可以有效地对模型进行微调,以适应多轮对话任务的需求,提高对话的自然性、相关性和用户满意度。
Prompt Tuning是现在大模型微调方法中的一种常用方法,本文通过解读5篇论文来了解Prompt Tuning方法演进的过程。分别是Prefix-Tuning、P-Tuning v1、Parameter-Efficient Prompt Tuning、P-Tuning v2。
在查看 https://arxiv.org/abs/2407.10671中讨论的预训练和后训练方法之前,我们先简要总结一些核心规格。Qwen 2 模型有5种类型。有4个常规(密集)LLM,参数量分别为5亿、15亿、70亿和720亿。此外,还有一个57亿参数的专家混合模型,其中有14亿参数同时被激活。(由于架构细节不是这次的重点,我不会深入讨论专家混合模型;简而言之,这类似于Mistral AI的M
在人工智能领域,SFT(Supervised Fine-Tuning)是一种常见的技术,用于在特定任务上微调预训练模型。这个过程通常需要构建一个高质量的指令微调数据集。
在大型模型的领域模型继续预训练(Continue PreTrain)过程中,让模型学习到更多的知识是一个系统化的过程,涉及到数据的选择、训练策略的优化以及模型架构的调整。
经常有一些读者问我:“二哥,学习 Java 应该关注哪些网站?”,我之前的态度一直是上知乎、上搜索引擎搜一下不就知道了。但读者对我这个态度很不满意,他们说,“我在问你,又不是问知乎,问搜索引擎。”你还别说,读者说得有道理。于是我想,那就推荐一些吧。先说我心目中的前三名,但不局限于 Java 学习者。1)Google啥都不说了,说多了都是泪,可气的是 Robin 李的搜索引擎实在是不争气。说句良心话
前言关注过的朋友都知道我更新很多面试经历 这些经历都是粉丝的投稿今天整理了一篇Java 程序员面试大厂的技术标准BATJava 程序员的技术标准阿里巴巴篇扎实的计算机专业基础,包括算法和数据结构,操作系统,计算机网络,计算机体系结构,数据库等具有扎实的Java编程基础,理解IO、多线程等基础框架熟练使用Linux系统的常用命令及shell有一定了解精通多线程编程...
已通过一面,准备二面补充一下一面1.python的元组和列表的区别2.悲观锁与乐观锁https://www.cnblogs.com/kismetv/p/10787228.html3.乐观锁的实现https://blog.csdn.net/sinat_36301420/article/details/1049776464.问会不会计算机网络,linux。5.手撕topk讲一下文章,主要负责了什么,讲
如果大家没意见的话,我们继续usb_stor_acquire_resources函数.761至764行,这没啥好说的吧.就是刚才urb申请了之后判断是否申请成功了,如果指针为NULL那么就是失败了.直接返回-ENOMEM.别往下了.767行,哦,又一个家伙闪亮登场了,dev_semaphore,这是一个信号量,在storage_probe的最初始阶段我们曾经见过,当时有这么一句话,这就是调
1.面向对象和面向过程的区别面向过程优点:性能比面向对象高,因为类调用时需要实例化,开销比较大,比较消耗资源;比如单片机、嵌入式开发、Linux/Unix等一般采用面向过程开发,性能是最重要的因素。面向对象优点:易维护、易复用、易扩展,由于面向对象有封装、继承、多态性的特性,可以设计出低耦合的系统,使系统更加灵活、更加易于维护缺点:性能比面向过程低2.Ja...
上次面试linux软件开发工程师,以为自己比较了解TCPIP,没想到被问到TCP协议中TIME_WAIT状态的时候,却不能回答,下面总结一下整个过程: 其实面试官问得还是挺细的,TCP三次握手,相信很多人都懂,但是TCP如何关闭链接的,不知道是否有人关注过,传说中的四次握手?算是吧,不过上面问的是在关闭过程中客户端的套接字状态,其实就是客户端在关闭TCP连接中的状态变化,以下是套
首先明确操作系统的几大模块:1. 系统初始化2. 进程管理3. 文件系统4. 存储系统管理5. I/O管理那么windows内核和linux内核在这几个模块上有哪些相同之处呢?又有哪些不同之处呢?首先,作为os,他们的理念都是相似的。1. 一切皆文件。 可能读写文件很好实现把,linux不管修改个什么东东其实都是在修改文件2. 进程是执行的实体。
众所周知,简历上“了解=听过名字;熟悉=知道是啥;熟练=用过;精通=做过东西;前两天一个关系比较密切的粉丝问我,为什么自己身为中山大学计算机专业硕士,投出简历却如石沉大海,没有人邀他面试?我让他把简历发来看看。他发来简历后让我大跌眼镜,好家伙,10个技术,8个“精通”???大家看看他的简历是怎么写的:熟练掌握计算机网络、数据结构、算法、操作系统等课内基础知识;熟悉Linux系统;精通Java 基础
面试中问到的linux命令
又到了一年一度的金九银十,互联网行业竞争是一年比一年严峻,作为软件测试工程师的我们唯有不停的学习,不断提升自己才能保证自己的核心竞争力从而拿到更好的薪水,进入心仪的企业(阿里,字节跳动,腾讯,美团)话不多说,上干货!!!测试理论Linux 基础:MySQL 基础:Web 测试:接口 测试:App 测试:管理工具:总结:整个文档
Java面试题-进阶篇1. 基础篇2. JVM篇3. 多线程&并发篇4. Spring篇5. SpringBoot篇6. SpringCloud篇7. Mybatis篇8. Mysql篇9. Redis篇10. RabbitMQ篇11. ElasticSearch基础篇12. Linux篇
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