优质数据是微调成功的基石。某智能家居公司的案例极具代表性：他们最初用5万条用户指令微调语音助手，效果不佳。

分块涉及将文本划分为可管理的单元或“块”，以实现高效处理。这种分割对于语义搜索、信息检索和生成式 AI 应用等任务至关重要。每个块都保留上下文和语义完整性，以确保结果连贯。

最近流行炫耀自己花了多少Tokens有人说它是AI世界里的“数字货币”只因【大模型按Tokens收费】平台收费标准是每100万tokens，收费16块钱这么一算，我今早花了3分钱↓账单显示每个问题回答完毕后，自动显示你消耗了多少tokens嘿嘿，有意思吧人类每次和大模型沟通聊天、写作、预测…都会消费一些 Tokens这时候，很多人就疑惑了啥是tokens？如何收费？和传统的API调用、订阅收费，有

商汤领先发布“日日新 SenseNova”大模型体系，提供自然语言、内容生成、自动化数据标注、自定义模型训练等多种大模型以及能力，结合决策智能大模型，为 AGI 实现提供重要起点。除语言大模型“商 量 SenseChat”外,“如 影SenseAvatar”、“琼宇 SenseSpace”、“格物SenseThings”、“秒画 SenseMirage”一系列生成式 AI 模型，能够在文生图创作、

此开源的视频生成模型：包含 PyTorch 模型定义、预训练权重和推理/采样代码。

随着自然语言处理技术的飞速发展，预训练语言模型已成为推动各种NLP任务进步的关键力量。对于我们每一个普通用户或者作为个人兴趣的开发者来说，从0开始训练一个大规模语言模型无疑是一件十分困难的事。那么我们是否有机会接触到真正的大模型训练呢？答案是有的，利用当下丰富的开源的预训练大模型资源，通过LoRA微调等技术，我们可以对现有的预训练大模型进行特定方向的调整。如果你也想经过微调训练出自己的“定制款”大

1. 在PaLM和GLM130B都提到一旦小出现loss spike就更换训练的batch，他们说"相反，我们发现了一个有效缓解这一问题的简单策略：我们从 检查点在尖峰开始前大约100步，跳过了大约200-500个数据批，这些数据批涵盖在尖峰之前和尖峰期间看到的批次。通过这种缓解措施，损失没有再次飙升 同一点。我们不认为峰值是由“坏数据”本身引起的，因为我们运行了几个 消融实验，我们采集了尖峰周围

PyTorch*：动态图优先的深度学习框架，以灵活性和研究友好性著称。：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️（适合快速原型开发）。：学术研究、模型实验、小规模训练。。：与Hugging Face、ONNX、TensorBoard集成，社区庞大。静域AI，赞2：高性能AI推理服务器，支持多框架、多硬件部署。：配置复杂，需管理模型仓库和YAML文件。：⭐️⭐️⭐️（适合生产环境专家）。：云/边缘推理服务、高吞吐在线服

一种是用Meta推出的Llama factory；另一种是用Unsloth这款工具；我们来看一下它们的之前的对比情况⬇️⬇️。

微调（Fine-tuning）：通过在预训练模型的基础上进行小范围的训练，适应新任务。提炼（Distillation，知识蒸馏）：通过将大模型的知识转移到小模型，优化模型的效率和存储。迁移学习（Transfer Learning）：将一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务，解决数据不足的问题。这三者在实际应用中常常结合使用，根据具体的任务需求选择合适的技术，可以显著提升深度学习模型的效果和效率。