微调预训练模型文章目录微调预训练模型本章简介处理数据从Hub上下载dataset数据集预处理Dynamic padding动态填充技术本文翻译自 Hugging Face主页Resources下的 course说明：有的文章将token、Tokenizer、Tokenization翻译为令牌、令牌器和令牌化。虽然从意义上来说更加准确，但是笔者感觉还是不够简单直接，不够形象。所以文中有些地方会翻译成

chatgpt给的回复是：在 Windows 7 系统上出现这种错误，通常是由于网络问题或不兼容的 TLS 协议导致的。VS Code 的扩展市场需要通过 HTTPS 协议访问，而 Windows 7 默认不支持 TLS 1.2，需要安装最新的 Windows。是 Windows 7 的最高版本，它是 Windows Management Framework (WMF) 5.1 的一部分，我们直接

简单介绍了paddledetection的用法，并在paddle学习赛——钢铁缺陷检测上试验了ppyoloe+模型

LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。上下文感知（context-aware）：连接语言模型与上下文来源（提示说明、少量示例、用于构建响应的内容等）。推理（Reason）：依赖语言模型进行推理（根据提供的上下文考虑如何回答，采取什么行动等）。LangChain库：Python和JavaScript库。包含用于各种组件的接口和集成，用于将这些组件组合成链和代理的基本运行时，

LCEL提供了声明式的方式来组合Runnables成为链，它是一个标准接口，可以轻松定义自定义链条并以标准方式调用它们，还可以批处理、流处理等。该标准接口包括以下几个方法（前缀'a'invoke/ainvoke：处理单个输入batch/abatch：批处理多个输入列表stream/astream：流式处理单个输入并产生输出：流式返回中间步骤的数据，以及最终响应数据。

LangChain表达式语言（LCEL）是一种声明式方式，可以轻松地将链组合在一起，本文对其进行详细介绍

通过论文介绍了Zephyr-7B的原理、训练过程和训练数据集、实验效果。最后列出其完整训练代码

我们还可以检查对话历史和消耗的token数，比如使用pprint库打印对话历史，并检查tokens使用情况和总成本。',你也可以查看此对话的摘要，默认情况下，我们使用最后一条信息作为对话的摘要。')你也可以设置不同的总结的方式，来获得更准确的摘要结果。比如，你可以设置为（大模型总结），并给出具体的总结提示，这样大模型将在对话结束后按照提示总结这段对话的内容。cathy,

图像处理技术利用数学运算获得不同的结果。通常，我们使用一些基本操作可以得到图像的简单增强。在本章中，我们将介绍：下面用opencv读取一张新西兰海岸照函数 cv2.add()用于图像的加法运算，其语法为  需要注意的是，OpenCV 加法和 numpy 加法之间有区别：cv2.add() 是饱和运算（相加后如大于 255 则结果为 255），而 Numpy 加法是模运算。  本节讨论图像加法的简单

CLUENER 细粒度命名实体识别一、任务说明：最开始是参考知乎文章《用BERT做NER？教你用PyTorch轻松入门Roberta！》，github项目地址：《hemingkx/CLUENER2020》任务介绍：本任务是中文语言理解测评基准(CLUE)任务之一：《CLUE Fine-Grain NER》。数据来源：本数据是在清华大学开源的文本分类数据集THUCTC基础上，选出部分数据进行细粒度命