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而且，GPU在处理稀疏张量等任务时，部分计算可能属于无效或填充操作，这些操作会被计入利用率，但当任务量增加后，这些无用计算可转化为有效计算，从而在利用率不变的情况下提升实际性能。在调用大模型时，存在系统提示词和用户提示词，一般提示词token是两者的相加，系统提示词和用户提示词的开始和结束以特殊分隔符进行分隔。这个是模型上下文窗口的最大长度限制，即模型能处理的最大输入和输出token数量，是模型或

在做大模型应用项目时，经常需要处理system_prompt和user_prompt这两个提示词，对于样例、用户输入的query等需要填入。用最普通的拼接虽然很快，但是后期迭代会有些心智负担。f-string也可以用来表示，但是对于提示词构建来说不如format好使，毕竟少个啥没有被动态填充难以直观看出来（包裹的当作字符串，而不是要填充的内容，这个时候可以用。，xxx表示用其他变量动态填充到xxx

这些模型可以通过大量的数据和参数进行训练，以生成人类类似的文本或回答自然语言的问题。在AI大模型中，Prompt的作用主要是给AI模型提示输入信息的上下文和输入模型的参数信息。在使用大语言模型时，总会看到token一词，调用大模型api是根据token的使用数进行付费。与当前的人工智能（AI）相比，AGI 不是专门针对某个任务（如语言生成、图像识别），而是具备。大模型（Large Model）是指

但是官网上是全局安装，这里提供一个非全局安装的。在非全局中，不能在命令行直接使用。显示了版本号就表明安装成功了。模型还是比较容易的，根据官网。目前使用没有遇到权限问题（使用下面命令安装（少了。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，旨在通过与环境交互，使智能体（Agent）学习如何采取最优行动，以最大化某种累积奖励。它与监督学习和无监督学习不同，强调试错探索（Exploration-Exploitation）以及基于奖励信号的学习。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述：机器处于环境E中，状态空间X，其中每个状态x∈X是机器感知到的环境的描

使用alpaca格式的数据集，例如。swanlab实验可视化。

【代码】MySql - 数据库操作。

而且，GPU在处理稀疏张量等任务时，部分计算可能属于无效或填充操作，这些操作会被计入利用率，但当任务量增加后，这些无用计算可转化为有效计算，从而在利用率不变的情况下提升实际性能。在调用大模型时，存在系统提示词和用户提示词，一般提示词token是两者的相加，系统提示词和用户提示词的开始和结束以特殊分隔符进行分隔。这个是模型上下文窗口的最大长度限制，即模型能处理的最大输入和输出token数量，是模型或

构建好UNet网络模型后，需要进行训练。但是训练需要特别多的原始图像和标签图像，对于一般而言这一步特别繁琐，不过在网上有一些免费的数据集可以让我们省略这一步，直接进行训练测试。VOC（Visual Object Classes）数据集是一个广泛使用的计算机视觉数据集，主要用于目标检测、图像分割和图像分类等任务。VOC数据集最初由英国牛津大学的计算机视觉小组创建，并在PASCAL VOC挑战赛中使用