【摘要】本文总结了BERT/RoBERTa模型调参的关键策略：1）训练轮数需平衡过拟合与欠拟合，NER任务通常10+轮，分类任务3-5轮，推荐使用早停机制；2）学习率建议2e-5~5e-5，过高易震荡，过低收敛慢；3）batch size需适配显存，大batch需配合高学习率；4）warmup steps设为总步数5-20%，稳定训练初期；5）weight decay建议0.01-0.1，防止过拟

本文摘要：文章系统介绍了自然语言处理（NLP）与理解（NLU）的核心概念区别，重点对比了BERT和RoBERTa模型特性。详细解析了模型结构参数（参数量、层数、隐藏维度等）、训练方法（预训练、微调、RLHF等）、推理优化技术（量化、剪枝、并行训练）等关键技术要素。同时涵盖了token处理、嵌入表示、注意力机制（自注意力、多头注意力）等基础概念，为理解现代语言模型提供了全面框架。

本文介绍了在Neo4j图数据库中进行节点和关系操作的基本方法，包括创建节点、建立关系、删除节点、查询相邻节点以及为节点添加属性。此外，还详细说明了如何为节点添加向量属性、创建向量索引、计算向量相似度以及进行向量检索。文章还提到了RAG向量检索的最佳实践，包括通过阈值筛选节点、利用节点关系查找属性，并结合大模型进行总结。这些操作有助于在图数据库中高效管理和检索数据，特别是在处理复杂关系和向量数据时。

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