模型微调不仅是模型“听懂你”的第一步，更是企业打造私有智能体的核心环节。懂得 Prompt 是入门，会微调，才是真正走向 AI 工程师的开始。大模型微调技术已经成为人工智能领域的核心技术之一，它使预训练模型能够更好地适应各种特定任务和领域。从全量微调到参数高效微调，再到指令微调，技术的不断进步使我们能够在资源有限的情况下获得更好的模型性能。在实际应用中，选择合适的微调技术需要综合考虑模型大小、数据

模型微调不仅是模型“听懂你”的第一步，更是企业打造私有智能体的核心环节。懂得 Prompt 是入门，会微调，才是真正走向 AI 工程师的开始。大模型微调技术已经成为人工智能领域的核心技术之一，它使预训练模型能够更好地适应各种特定任务和领域。从全量微调到参数高效微调，再到指令微调，技术的不断进步使我们能够在资源有限的情况下获得更好的模型性能。在实际应用中，选择合适的微调技术需要综合考虑模型大小、数据

LangChain不是某种技术，而是一个“为大模型系统开发提供标准组件和框架的工具集”。核心定位：LangChain 是一个用来构建“具备推理能力 + 工具使用 + 记忆能力 + 可编排能力”的 LLM 应用的开发框架。是一种让大模型“使用外部知识”的方法，尤其适合“企业知识问答”类场景。模型不知道的知识，让它去查。大模型并不是实时联网的，参数里也不可能包含所有你企业的文档或数据库。那么怎么让它回

LangChain不是某种技术，而是一个“为大模型系统开发提供标准组件和框架的工具集”。核心定位：LangChain 是一个用来构建“具备推理能力 + 工具使用 + 记忆能力 + 可编排能力”的 LLM 应用的开发框架。是一种让大模型“使用外部知识”的方法，尤其适合“企业知识问答”类场景。模型不知道的知识，让它去查。大模型并不是实时联网的，参数里也不可能包含所有你企业的文档或数据库。那么怎么让它回

在传统的语言模型（如 GPT、T5）生成过程中，我们常常只看到“输入-输出”模式：给出问题，模型直接给答案。想一下题意，然后做拆解，接着逐步推理，最后才得到答案。这种“分步骤思考”的过程，其实就是“思维链（Chain of Thought, CoT）思维链通过引导语言模型像人类一样“分步骤地思考”，极大提升了模型处理**多步推理任务（multi-step reasoning）**的能力，特别在数学

在传统的语言模型（如 GPT、T5）生成过程中，我们常常只看到“输入-输出”模式：给出问题，模型直接给答案。想一下题意，然后做拆解，接着逐步推理，最后才得到答案。这种“分步骤思考”的过程，其实就是“思维链（Chain of Thought, CoT）思维链通过引导语言模型像人类一样“分步骤地思考”，极大提升了模型处理**多步推理任务（multi-step reasoning）**的能力，特别在数学

多模态大语言模型（MLLMs）在预训练和监督微调（SFT）的训练范式下，已经在多个领域和任务中取得了显著成就。然而，这些模型在链式思考（CoT）推理方面的表现却不尽如人意，尤其是在处理多模态数据时。为了克服这一挑战，上海人工智能实验室的研究团队提出了一种基于混合偏好优化（MPO）的新方法，旨在通过自动化偏好数据构建管道和创新的训练策略，提升MLLMs的多模态推理能力。

Maven默认jdk版本与设置的jdk版本不一致的一种解决方案

从网上找了两个html模板，想把两个网站合在一起。但是两个网站都有各自的样式。当时就简单粗暴地把所有Uncaught TypeError: $(...).lazyload is not a functionat HTMLDocument.<anonymous> (d4cff3922527a903.js:3904)at j (d4cff3922527a903.js:12)at Objec

查看缺失值和重复值在这里说一下哪些算缺失值。比如某一列明明该有一个数，但是却压根就没有数。这会导致程序运行的时候报错，提示无法转换NaN（Not a Number）。天池给的这数据集里缺失值特别多，刚开始跑程序的时候到处都报错NaN。所以查看一下缺失值情况是必要的，下面代码用来查看缺失值和重复值：missing=data_all.isnull().sum()missing=missing[miss