监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）是对已经预训练的模型进行特定任务的训练，以提高其在该任务上的表现。预训练模型通常在大量通用数据上进行训练，学到广泛的语言知识和特征。在SFT过程中，利用特定任务的数据，对模型进行进一步调整，使其更适合该任务。监督微调（SFT）通过使用特定任务的数据集对预训练模型进行进一步训练，从而优化模型在该任务上的性能。这种方法在自然语言处理领域

线性投影z0ixpiEz0i​xpi​E位置编码z0ixpiEEposiz0i​xpi​EEposi​自注意力机制AttentionQKVsoftmaxQKTdkVAttentionQKVsoftmaxdk​​QKT​V我们使用的是Kaggle上的皮肤病变分类数据集，该数据集包含各种类型的皮肤病变图像，每个图像都标注了具体的病变类型。我们将使用ViT模型对这些图像进行分类。

在数据科学和机器学习领域，Anaconda 是一个非常受欢迎的发行版，提供了许多常用的包和工具。本文将详细介绍如何在 Linux 系统上安装和配置 Anaconda 环境，并展示如何高效地使用它。Anaconda 是一个强大的工具，可以帮助我们更高效地进行数据科学和机器学习项目的开发与管理。希望本文能帮助你顺利安装和使用 Anaconda。在实践中不断探索和总结，会有更多的收获。

开放词汇目标检测是一种目标检测任务，旨在检测和识别那些未在训练集中明确标注的物体类别。传统的目标检测模型通常只能识别有限数量的预定义类别，而OVOD模型则具有识别“开放词汇”类别的能力，即在测试时可以识别和定位那些未曾在训练集中见过的类别。