类别的定义方式是任意的只要人基于文本能够判断，都可以作为分类类别①垃圾邮件分类、② 对话、文章是否与汽车交易相关、③ 文章风格是否与某作者风格一致、④ 文章是否是机器生成、⑤ 合同文本是否符合规范、⑥ 文章适合阅读人群（未成年、中年、老年、孕妇等）首先定义有几个类别。

三到五年的深耕，足够让你成为一个你想成为的人                              &n

在Transformer架构中，Query向量代表当前正在处理的词（或位置）在句子中的角色或意图。它用于从句子的其他部分查找相关信息，即模型需要“查询”的内容。Key向量代表句子中每个词的重要性或相关性。它与Query进行比较，计算相似度得分，以确定哪些词对当前处理的词（Query）最重要。Value向量包含句子中每个词的实际信息内容。它根据Query和Key的相似度得分进行加权求和，生成当前词的

生成的摘要在原文本中一定出现过。

① 初始化 ——> ② 掩蔽自注意力计算 ——> ③ 残差链接与层归一化 ——> ④ 跨注意力计算 ——> ⑤ 残差链接与层归一化 ——> ⑥ 前馈网络计算 ——> ⑦ 残差链接与层归一化。它会对输入（目标序列特征、编码器输出、源序列掩码、目标序列掩码等）进行处理，通过内部的多头注意力机制和前馈网络等组件，对目标序列的特征进行更新和转换。[batch_size, seq_len, d_model]

Qwen-Agent是一个开发框架。充分利用基于通义千问模型（Qwen）的指令遵循、工具使用、规划、记忆能力。Qwen-AgentDashScope服务提供的Qwen模型服务支持通过OpenAI API方式接入开源的Qwen模型服务RagasRagas (Retrieval-Augmented Generation Assessment) 它是一个框架，它可以帮助我们来快速评估RAG系统的性能用户

继承自nn.Module，是PyTorch中定义神经网络模块的标准方式，该类实现了缩放点积注意力机制继承自nn.Module，是PyTorch中定义神经网络模块的标准方式，该类实现了多头注意力机制继承自 PyTorch 的 nn.Module，用于实现位置前馈神经网络（Positionwise Feed-Forward Network）继承自 PyTorch 的nn.Module类，

conda是一个开源的包管理系统和环境管理系统，主要用于Python语言，但也可以用于其它语言的项目。

Qwen-Agent是一个开发框架。充分利用基于通义千问模型（Qwen）的指令遵循、工具使用、规划、记忆能力。Qwen-Agent支持的模型形式：DashScope服务提供的Qwen模型服务支持通过OpenAI API方式接入开源的Qwen模型服务。

TRL 是一个利用监督微调（SFT）、近端策略优化（PPO）和直接偏好优化（DPO）等先进技术后训练基础模型的尖端库。构建在生态系统之上，TRL 支持多种模型架构和模态，并且可以跨各种硬件配置进行扩展。