深度学习中，经典网络引领一波又一波的技术革命，从LetNet到当前最火的GPT所用的Transformer，它们把AI技术不断推向高潮。2012年AlexNet大放异彩，它把深度学习技术引领第一个高峰，打开人们的视野。2014年，牛津大学计算机视觉组（**V**isual **G**eometry **G**roup）和DeepMind公司一起研发了新的卷积神经网络，并命名为VGGNet。VGGN

数据表如何整合，尤其是多源表，属性表，时间序列数据表的整合，在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整，重塑数据表是很重要的技巧，此处选择，以及巴黎、伦敦欧洲城市NO2​作为样例。NO2​。

散点图矩阵是一种显示多个变量之间关系的数据可视化工具，特别是当数据集包含三个或多个变量时非常有用。通常在探索性数据分析中使用，以便快速理解数据集中变量之间的关系。

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在指定磁盘（如 E 盘）新建文件夹，命名为如 "article_trainer"。比如想让模型在医疗领域表现更好，就收集医疗相关的文本数据，像医学论文、病例、医疗问答等。如果是基于 DeepSeek 模型做通用文本生成的微调，也可以收集各种类型的优质文本，如新闻、小说、科普文章等。：去除数据中的噪声和错误，比如乱码、重复数据、不完整的数据等。同时，删除带特殊符号的内容，统一文章长度，如每篇 500

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一个免费查询股票信息的API接口。股票研究的实践中需要查询股票市场接口，百度搜索大多链接都要收费或者注册。

prompt 用于向模型明确指定要执行的任务。例如，在文本生成任务中，如果。

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什么预训练？什么是pretraining？什么是Base model，什么是SFT model？CPT和ChatGPT是一样的吗？以GPT为例，LLM训练流程分为4个阶段：预训练，监督微调训练，奖励评价训练，强化学习。分别生成预训练模型（Base model，基础模型），如GPT3，GPT4；监督精调模型SFT模型，RM奖励评价模型，和最后的生成模型，如ChatGPT。