自2017年Transformer模型提出以来，自然语言处理研究逐步转向基于该框架的预训练模型，如BERT、GPT、BART和T5等。这些预训练模型与下游任务适配后，持续刷新最优结果。然而，现有评测方法存在广度和深度不足、数据偏差、忽视模型其他能力或属性评估等问题。因此，需要全面评测和深入研究模型的各项能力、属性、应用局限性、潜在风险及其可控性等。本文回顾了自然语言处理中的评测基准与指标，将大语言

同理心是促进亲社会行为的基础，可以通过分享个人经历的故事来唤起。虽然同理心受到叙事内容的影响，但直觉上，人们也通过叙事风格对故事的讲述方式做出反应。然而，同理心与叙事风格之间的关系尚未完全明了。论文通过大型语言模型（LLMs）和大规模众包研究实证检验并量化了这种关系。论文引入了一种新颖的理论基础分类法，HEART（人类同理心与叙事分类法），该分类法阐述了叙事风格中的元素，这些元素能够引导听众对故事

指令指的是任务的描述。直观地说，指令调整的目的是教会模型更好地理解用户的指令并完成所要求的任务。通过这种方式调整后，LLM能够通过遵循新的指令来泛化到未见过的任务，从而提升零样本性能。这个简单而有效的想法激发了后续NLP作品的成功，如ChatGPT[2]、InstructGPT[95]、FLAN[19]、[56]和OPT-IML[96]。图3展示了指令调整与典型学习范式的比较。监督微调方法通常需要

在本文中，我们探讨了 LoRA 微调方法，并以 StarCoder 模型的微调为例介绍了实践过程。通过实践过程的经验来为大家展示一些细节及需要注意的点，希望大家也能通过这种低资源高效微调方法微调出符合自己需求的模型。​。

大型语言模型（LLMs）如ChatGPT、Bing的“Sydney”模式和Google的Bard正在占据新闻头条。与其讨论它们将使哪些工作变得过时，本文将探讨这些模型的工作原理，包括它们从哪里获取数据以及使它们能够生成令人信服的真实文本的基本数学方法。LLMs是一种机器学习模型，就像许多其他模型一样。要理解它们的工作原理，让我们从了解一般的机器学习基础知识开始。注意：有许多优秀的在线视觉资源可以更

在开始学习Python之前，需要先安装Python解释器。可以从Python官网下载安装包，根据操作系统选择对应的版本。安装完成后，可以在命令行中输入python命令，进入Python交互式环境。

它以云为基础，以AI为核心，构建了一个开放、立体感知、全域协同、精确判断和持续进化的智能系统。以百度文心智能体为例，在文心智能体平台创作专属智能体，并配置好指令如下图示例，以实现具体的功能诉求。配置完成后，即可实现AI对话，完成相应任务，比如咨询服务、写文章、制作营销规划、生成图片等功能。PC端样式移动端样式。

【摘要】2025年高考后专业选择指南：芯片设计、数据科学、网络安全和人工智能四大领域人才缺口巨大，就业前景广阔。芯片设计领域2025年缺口将达100万，硕士起薪25万+；数据科学应用场景丰富，资深分析师年薪超30万；网络安全人才缺口327万，起薪20万+；AI领域需硕士以上学历，算法工程师平均年薪45万。建议家长结合孩子兴趣与能力选择，这些专业学习强度大、技术更新快，适合持续学习者。理性选择专业只

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