今天分享一篇技术文章，你可能听说过很多大模型的知识，但却从未亲自使用或微调过大模型。大模型微调本身是一件非常复杂且技术难度很高的任务，因此本篇文章仅从零开始，手把手带你走一遍微调大模型的过程，并不会涉及过多技术细节。希望通过本文，你可以了解微调大模型的流程。微调大模型需要非常高的电脑配置，比如GPU环境，相当于你在已经预训练好的基础上再对大模型进行一次小的训练。但是不用担心，本篇文章会使用阿里魔塔

如表1所示，对26 SOTA MM-LLMs的架构和训练数据集规模进行了全面比较。随后，简要介绍这些模型的核心贡献并总结了它们的发展趋势。代表了一系列视觉语言 (VL) 模型，旨在处理交错的视觉数据和文本，生成自由格式的文本作为输出。(2)BLIP-2引入了一个资源效率更高的框架，包括用于弥补模态差距的轻量级 Q-Former ，实现对冻结 LLMs 的充分利用。利用 LLMs，BLIP-2 可以

1）突破了远距离文本依赖的学习限制，避开了递归网络的模型体系结构，并且完全依赖于注意力机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系。2）可高度并行进行训练，这对发挥硬件红利以及快速迭代模型非常重要。下图是论文提到的Transformer模型，对编码器和解码器使用堆叠式的自注意力和逐点式、全连接层，分别如图1的左半部分（编码器）和右半部分（解码器）所示，相关技术细节后面会重点讲到。

在现代应用程序中，查询缓存的使用已经变得越来越普遍。它不仅能够显著提高系统的性能，还能提升用户体验。缓存通过在内存中存储频繁访问的数据，减少对数据库或其他存储系统的访问，从而加快数据读取速度。在这篇文章中，我们将探讨缓存的基本概念、重要性以及如何使用Spring Cache和Redis实现查询数据缓存。缓存是一种临时存储机制，用于在内存中保存频繁访问的数据。它可以是硬件（如CPU缓存）或软件（如应

计算机就业现状可以从以下几个关键方面进行概述：行业需求分化热门领域需求旺盛：人工智能、大数据、云计算、网络安全、芯片设计、自动驾驶等领域技术迭代快，高端人才缺口大。传统互联网岗位饱和：前端、后端开发等基础岗位因前几年扩招导致竞争加剧，中小厂“降本增效”下招聘门槛提高。新兴交叉领域崛起：如AI+医疗、AI+金融、工业软件、机器人等，需要“计算机+行业知识”的复合型人才。学历与技能门槛大厂偏好硕士：算

国内比较好的安全知识在线学习平台，把复杂的操作系统、工具和网络环境完整的在网页进行重现，为学习者提供完全贴近实际环境的实验平台，地址：https://www.ichunqiu.com/mainXCTF-OJ （X Capture The Flag Online Judge）是由XCTF组委会组织开发并面向XCTF联赛参赛者提供的网络安全技术对抗赛练习平台。

掌握计算机系统基础知识，是学习编程的基石。希望大家通过本文，能够对计算机系统有一个全面而深入的了解，为后续的编程学习打下坚实的基础。

计算机就业现状可以从以下几个关键方面进行概述：行业需求分化热门领域需求旺盛：人工智能、大数据、云计算、网络安全、芯片设计、自动驾驶等领域技术迭代快，高端人才缺口大。传统互联网岗位饱和：前端、后端开发等基础岗位因前几年扩招导致竞争加剧，中小厂“降本增效”下招聘门槛提高。新兴交叉领域崛起：如AI+医疗、AI+金融、工业软件、机器人等，需要“计算机+行业知识”的复合型人才。学历与技能门槛大厂偏好硕士：算

ping命令tracert命令`ping` 命令是用于测试网络连接性和诊断网络问题的常用工具。（1）ping 命令的用法在 Windows 系统和 Linux 系统中都可以使用。在 Windows 系统中，打开命令提示符（按下 `Win + R` 键，输入 `cmd` 并回车），然后输入 `ping` 加上目标主机的 IP 地址或域名，例如：`ping www.baidu.com`。在 Linux

让这些高深的技术变得更加贴近实际，易于理解。