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Java 程序员如何从 0 到 1 开发微调模型

Answer

以下是 Java 程序员从 0 到 1 开发微调模型的步骤和相关信息：

准备工作： 假设您已经按照相关说明准备了训练数据。

使用 OpenAI CLI 进行微调：

  1. 明确从哪里 BASE_MODEL 开始的基本模型的名称（如 ada、babbage、curie 或 davinci），您可以使用后缀参数自定义微调模型的名称。
  2. 运行相关命令，该命令会执行以下操作：
    • 使用文件 API 上传文件（或使用已经上传的文件）。
    • 创建微调作业。
    • 流式传输事件直到作业完成（这通常需要几分钟，但如果队列中有很多作业或您的数据集很大，则可能需要数小时）。

关于基本模型： 每个微调工作都从一个默认为 curie 的基本模型开始。模型的选择会影响模型的性能和运行微调模型的成本。您的模型可以是 ada、babbage、curie 或 davinci。请访问定价页面了解有关微调费率的详细信息。

微调作业的时间： 开始微调作业后，可能需要一些时间才能完成。在系统中，您的工作可能排在其他工作之后，训练模型可能需要几分钟或几小时，具体取决于模型和数据集的大小。如果事件流因任何原因中断，您可以通过运行特定命令恢复它。工作完成后，它应该显示微调模型的名称。

微调的优势：

  1. 比即时设计更高质量的结果。
  2. 能够训练比提示中更多的例子。
  3. 由于更短的提示而节省了 Token。
  4. 更低的延迟请求。

微调的步骤：

  1. 准备和上传训练数据。
  2. 训练新的微调模型。
  3. 使用您的微调模型。

可微调的模型： 微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。这些是原始模型，在训练后没有任何说明（例如 text-davinci-003）。您还可以继续微调微调模型以添加其他数据，而无需从头开始。

安装建议： 建议使用 OpenAI 命令行界面(CLI)。要安装这个，运行相关指令（以下说明适用于 0.9.4 及更高版本。此外，OpenAI CLI 需要 python 3）。通过将相关行添加到您的 shell 初始化脚本（例如.bashrc、zshrc 等）或在微调命令之前的命令行中运行它来设置您的环境变量。

此外，还有“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”，其核心代码全部参考如下开源项目：GitHub-datawhalechina/self-llm:《开源大模型食用指南》基于 Linux 环境快速部署开源大模型，更适合中国宝宝的部署教程 。该教程有诸多亮点，如教您如何购买算力，手把手教您下载并部署 Llama3 模型，使用甄嬛数据集微调 Llama3 模型等，但不会讲解微调的技术性原理以及文中会用到的 Python 代码，且需要您充值 50 块钱购买算力的预充值。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

微调（Fine-tuning）

以下假设您已经按照上述说明准备了训练数据。使用OpenAI CLI开始微调工作：您从哪里BASE_MODEL开始的基本模型的名称（ada、babbage、curie或davinci）。您可以使用后缀参数自定义微调模型的名称。运行上面的命令会做几件事：1.使用文件API上传文件（或使用已经上传的文件）2.创建微调作业3.流式传输事件直到作业完成（这通常需要几分钟，但如果队列中有很多作业或您的数据集很大，则可能需要数小时）每个微调工作都从一个默认为curie的基本模型开始。模型的选择会影响模型的性能和运行微调模型的成本。您的模型可以是以下之一：ada、babbage、curie或davinci。请访问我们的定价页面，了解有关微调费率的详细信息。开始微调作业后，可能需要一些时间才能完成。在我们的系统中，您的工作可能排在其他工作之后，训练我们的模型可能需要几分钟或几小时，具体取决于模型和数据集的大小。如果事件流因任何原因中断，您可以通过运行以下命令恢复它：工作完成后，它应该显示微调模型的名称。除了创建微调作业外，您还可以列出现有作业、检索作业状态或取消作业。

微调（Fine-tuning）

了解如何为您的应用程序定制模型。[heading2]介绍[content]通过提供以下内容，微调可让您从API提供的模型中获得更多收益：1.比即时设计更高质量的结果2.能够训练比提示中更多的例子3.由于更短的提示而节省了Token4.更低的延迟请求GPT-3已经在来自开放互联网的大量文本上进行了预训练。当给出仅包含几个示例的提示时，它通常可以凭直觉判断出您要执行的任务并生成合理的完成。这通常称为“小样本学习”。微调通过训练比提示中更多的示例来改进小样本学习，让您在大量任务中取得更好的结果。对模型进行微调后，您将不再需要在提示中提供示例。这样可以节省成本并实现更低延迟的请求。在高层次上，微调涉及以下步骤：1.准备和上传训练数据2.训练新的微调模型3.使用您的微调模型[heading2]哪些模型可以微调？[content]微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage和ada。这些是原始模型，在训练后没有任何说明（例如text-davinci-003）。您还可以继续微调微调模型以添加其他数据，而无需从头开始。[heading2]安装[content]我们建议使用我们的OpenAI命令行界面(CLI)。要安装这个，运行（以下说明适用于0.9.4及更高版本。此外，OpenAI CLI需要python 3。）OPENAI_API_KEY通过将以下行添加到您的shell初始化脚本（例如.bashrc、zshrc等）或在微调命令之前的命令行中运行它来设置您的环境变量：

大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程

本文的核心代码全部参考如下开源项目：[GitHub-datawhalechina/self-llm:《开源大模型食用指南》基于Linux环境快速部署开源大模型，更适合中国宝宝的部署教程](https://github.com/datawhalechina/self-llm/tree/master)[heading1]一、引言[content]大家好，我是大圣，一个致力于使用AI技术将自己打造为超级个体的程序员。作为一名程序员，我对大模型技术是非常向往的，但是因为是非科班出身，一直迟迟没有动手。在Llama3出来之后，我萌生了微调的想法，我的目的很简单，不是为了学习多么高深的知识，而是让自己先入门。入门最好的方式就是直接上手实操，这是也是之前的一系列教程中所强调的理念。由于市面上没有找到专门针对我们纯小白的教程，所以这篇教程就来啦！这篇教程的亮点教你如何购买算力，不再为本地电脑的配置不够而发愁手把手教你下载并部署Llama3模型，以前都是玩别人部署的，这次咱们玩自己的！)使用甄嬛数据集微调Llama3模型，并且针对微调后的模型进行实验了解微调的意义和概念但是这篇教程不会讲解微调的技术性原理以及文中会用到的Python代码。原因很简单，因为我是一位Java开发工程师，里面的代码我都是靠GPT4.0帮我读的另外这篇教程需要你充值50块钱，不过不是给我哦，是购买算力的预充值。我不想因为50块钱把你劝退，所以这里我要多说一句，免费的才是最贵的。看完我的教程，你绝对会认为这50块钱花的很值OK，都交代清楚，大家按照决定是否要继续享用，废话不多少，我们直接开始

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2025-02-02
程序员需要关注哪些ai
对于程序员来说，需要关注的 AI 方面包括以下内容： 生成式 AI：对于更有经验的程序员，要关注整体代码质量，了解如 OpenAI Codex 模型等生成性编程工具，虽然它能生成代码，但程序员仍需编程。 AI 背景知识： 基础理论：包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系。 历史发展：回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等基本概念。 概率论：掌握条件概率、贝叶斯定理等知识。 算法和模型： 监督学习：了解线性回归、决策树、支持向量机（SVM）等常用算法。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解基本概念。 评估和调优：掌握模型性能评估方法，如交叉验证、精确度、召回率等，以及模型调优技术，如网格搜索。 神经网络基础： 网络结构：理解前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 激活函数：了解 ReLU、Sigmoid、Tanh 等常用激活函数。 Python 编程： 基本语法：包括变量命名、缩进等规则。 数据类型：熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 控制流：掌握条件语句、循环语句的使用。 函数：学会定义和调用函数，理解参数和返回值。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念。 模块和包：掌握导入模块和使用包的方法。 面向对象编程（OOP）：了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理：理解异常的概念，学会使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：学会文件读写和文件与路径操作。
2025-02-02
通义灵码AI程序员
通义灵码是基于通义大模型的 AI 研发辅助工具，具有以下特点和能力： 提供代码智能生成、研发智能问答、多文件代码修改、自主执行等能力，为开发者带来智能化研发体验，引领 AI 原生研发新范式。 具备多文件代码修改和工具使用的能力，可与开发者协同完成编码任务，如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。 核心能力包括：从片段级到多文件级的 AI 编码，能完成涉及工程内多文件级的编码任务；新增多种上下文感知、意图理解、反思迭代、工具使用等能力，可与开发者协同完成更复杂的编码任务；自动完成工程内多个文件的代码修改的 Diff 生成，并提供多文件的变更审查视图，高效完成 AI 生成代码的确认；构建人机协同工作流，通过多轮对话逐步完成编码任务，产生多个快照版本，可任意切换、回退。 “AI 实训营”第二期：大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员 讲师：梦飞，WaytoAGI Agent 核心创作者，词元映射 CEO。 课表： 01/22 20:00（直播回放：https://b23.tv/iQcVksx ） 0 基础入门篇：写代码像聊天一样简单 可以进入钉钉群获取更多文档：https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space AI 编程的能力与边界 通义灵码上手指南 一句话 AI 编程小游戏展示 01/23 20:00（直播回放：https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnazg6vi2c7y25xn3898tw?from=ai_minutes ） AI 编程实战篇：人人都能“福从天降” 0 基础带练“福从天降”小游戏 自然语言生成更多小游戏 如何在 Github 部署并生成在线链接 本期共学直播地址： 会议时间：20:00 21:30 会议 ID：932 264 694 会议链接：vc.feishu.cn/j/932264694 加入通义灵码钉钉共学群（钉钉群号：78080029971），大咖在线答疑！春节专题，现场发红包！2 天课程，带你从小白到进阶，从学习到实践，全面了解 AI 应用开发！和百万开发者一起共学、共享、共实践！
2025-01-24
通义灵码的AI程序员和cursor比怎么样
通义灵码和 Cursor 在以下方面存在差异： 1. 自动补全功能：Cursor 支持多位置提示，修改更智能；通义灵码在这方面的表现未提及。 2. 上下文控制：Cursor 支持手动选择上下文，更便于专业程序员掌控；通义灵码未提及相关内容。 3. 智能体功能：Cursor 可自动添加、修改、删除全局代码，支持全项目 Agent 操作；通义灵码未提及相关功能。 4. 适配性：Cursor 基于 VSCode 魔改，无缝切换更便捷；通义灵码未提及适配性方面的特点。 此外，Cursor 还有一些独特的优势，如在进入完整项目代码时能索引所有内容，可根据需求选择引用部分文件或代码段，避免无关上下文干扰生成结果。基于需求生成的结果可通过点击按钮直接在对应位置修改。Composer 功能能帮助快速、有序创建多个文件，提升效率，但也带来一定风险。 需要注意的是，对于通义灵码的具体表现和特点，上述内容中未做详细阐述。
2025-01-15
你是一名资深程序员和经验丰富的编程教授，能够以通俗保姆式的方法教会小白从0开始编程序。现在要你教我完成如下任务：我需要编写一个程序，能够每天和不同的文生图大语言模型对话，生成不同场景下的机器人设计图片。应该怎么一步步实现？
以下是为您提供的从 0 开始编写一个能够每天和不同的文生图大语言模型对话，并生成不同场景下机器人设计图片的程序的步骤： 首先，对于小白来说，可以参考以下教程进行学习和操作： 1. 张梦飞的【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信： 重点感谢@熊猫大侠的不厌其烦的答疑解惑，并推荐@熊猫大侠的老王。 作者是看着 WaytoAGI 里大佬的文章学习制作的。有代码基础的同学，可以直接移步到这三篇教程中。 本篇教程适合“小白中的小白”，简单粗暴，不做讲解，复制粘贴即可。一步一图，保姆级指引。 本篇文章中，没有写每一步代码的含义和配置文件的对应含义。如果想要深入研究和调优，请移步上方推荐的三篇文章。 2. 大圣的胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程： 这是一篇面向普通人的 RAG 科普，不是面向 RAG 研究者的技术向文章。 文章一共 1.6 万字，旨在让您对 RAG 技术有更全面的认知，在使用 RAG 相关产品时，可以更好地理解其能力边界，从而充分发挥其潜力。 本文适合任何人，包括 AI 爱好者、为企业寻找知识库解决方案的老板、AI 产品经理等。 3. Yeadon 的写给小小白的从游戏入手学习搓图像流 bot： 学会将发布的图像流添加进 bot 中，并测试生成海报，解决无法在聊天界面显示图片的问题，重新调整图像流使其在对话窗口显示图片，最后发布 Bot。 通过这份教程，可以学会如何在 Coze 平台上打造一个有趣的 AI 游戏助手，掌握 AI 人格设定和对话逻辑的设计方法，了解如何配置图像生成功能。 希望以上内容对您有所帮助，祝您编程顺利！
2024-12-29
我是一个程序员，我想快速且有一点深度的重头梳理AGI的原理与自定义AGI应用的开发流程与方法， 请帮我梳理一下AGI学习的路线
以下是为您梳理的 AGI 学习路线： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 学习路径方面： 关键词：少就是多、先有个初识、目录索引推荐、兴趣最重要、先动手。 学习路径如同主线+支线的游戏通关。 学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 4. 分类学习方面： 对 AI 学习路径进行了重构，分为了初学者、面向开发应用者、面向使用模型者三个部分。 将课程目录从文章中单独独立出来，并按照初学者、进阶者进行分类。 同时，还可以参考以下个人心得： YoYo 作为文科生，在学习前不理解 AI 和提示词工程，通过不断尝试各种 AI 工具，走了不少弯路。学习后能够搓多 Agent 的智能体，进行营销文案 demo、SQL 代码进阶学习应用，创建多个智能体，并在公司中实践智能客服从创建到应用的过程。 希望以上内容对您有所帮助。
2024-10-08
微调
微调（Finetuning）是一种迁移学习技术，常用于深度学习中。其基本思路是先有一个在大量数据上预训练过的模型，该模型已学会一些基本模式和结构，然后在特定任务数据上继续训练，使其适应新任务。 例如在情感分类中，可先使用大量语料库预训练模型学会基本语法和单词语义，再用标注过的电影评论继续训练以判断情感。在图像分类中，先使用大量图片预训练模型学会识别基本形状和纹理，再用标注的猫和狗图片继续训练以区分二者。 创建微调模型时，假设已准备好训练数据，可使用 OpenAI CLI 开始微调工作。需确定从哪个基本模型（如 ada、babbage、curie 或 davinci）开始，并可使用后缀参数自定义微调模型名称。运行命令会上传文件、创建微调作业、流式传输事件直至作业完成。每个微调工作默认从 curie 模型开始，模型选择会影响性能和成本。作业开始后可能需几分钟或几小时完成，若事件流中断可恢复。此外，还可列出现有作业、检索作业状态或取消作业。 微调的超参数方面，选择了适用于一系列用例的默认超参数，唯一需要的参数是训练文件。但调整超参数通常可产生更高质量输出的模型，可能需配置的内容包括：要微调的基本模型名称（如“ada”“babbage”“curie”“davinci”）；训练模型的时期数（n_epochs，默认为 4）；批量大小（batch_size，默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256）；微调学习率乘数（learning_rate_multiplier，默认为 0.05、0.1 或 0.2）；是否计算分类指标（compute_classification_metrics，默认为假）。配置这些超参数可通过 OpenAI CLI 上的命令行标志传递。
2025-01-11
微调是什么意思
微调（Finetuning）是一种迁移学习技术，常用于深度学习中。其基本思路是：先有一个在大量数据上预训练过的模型，该模型已学会一些基本模式和结构（如自然语言处理中学会基本语法和单词语义，图像识别中学会基本形状和纹理）。然后，在特定任务数据上继续训练这个模型，使其适应新的任务。 以下是两个例子帮助理解： 1. 情感分类：先使用大量语料库预训练模型，使其学会基本语法和单词语义。再收集标注过的电影评论（一部分积极，一部分消极），在这些评论上继续训练模型，使其学会判断评论情感。 2. 图像分类：先使用大量图片（如 ImageNet 数据集）预训练模型，使其学会识别图片中的基本形状和纹理。再收集标注过的图片（一部分是猫，一部分是狗），在这些图片上继续训练模型，使其学会区分猫和狗。 微调在 LLM 应用中，是在已经训练好的模型基础上进一步调整，让模型的输出更符合预期。Finetune、Finetuning 是常用的英文写法。微调是在较小的、针对特定任务的标注数据集上进一步训练已经预训练过的 LLM 的过程，可调整部分模型参数以优化其在特定任务或任务集上的性能。 微调可让您从 API 提供的模型中获得更多收益，如比即时设计更高质量的结果、能够训练比提示中更多的例子、由于更短的提示而节省 Token、更低的延迟请求。GPT3 已在大量文本上预训练，微调通过训练比提示中更多的示例来改进小样本学习，让您在大量任务中取得更好的结果。对模型进行微调后，您将不再需要在提示中提供示例，这样可以节省成本并实现更低延迟的请求。 微调涉及以下步骤： 1. 准备和上传训练数据。 2. 训练新的微调模型。 3. 使用您的微调模型。 微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。这些是原始模型，在训练后没有任何说明（例如 textdavinci003）。您还可以继续微调微调模型以添加其他数据，而无需从头开始。建议使用 OpenAI 命令行界面，安装时需注意相关要求。
2025-01-11
如何微调大模型
微调大模型主要包括以下几个方面： 1. 理解大模型：大模型是通过输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程，包括找学校（需要大量 GPU 进行训练）、确定教材（需要大量数据）、找老师（选择合适算法）、就业指导（微调）和搬砖（推导）。 2. 准备数据集：数据集是让大模型重新学习的知识。例如，对于 Llama3 的微调，可以参考相关文档获取和了解数据集，如下载数据集。 3. 选择微调方式：从参数规模的角度，大模型的微调分成两条技术路线，全量微调 FFT（Full Fine Tuning）对全量的模型参数进行全量训练，PEFT（ParameterEfficient Fine Tuning）只对部分模型参数进行训练。从成本和效果综合考虑，PEFT 是目前业界较流行的微调方案。 4. 进行微调操作：有了数据集后，将其上传到服务器，编写微调代码并执行，大概 15 分钟左右可完成微调。 5. 参考资源：OpenAI 官方微调教程 。 微调的好处包括提高模型在特定任务中的性能和提高模型效率。经过微调的模型可能会失去一些通用性，但对于特定任务会有更好的表现，同时还能实现更低的延迟和成本。
2025-01-10
微调和增量训练的区别
微调和增量训练是在人工智能领域中用于改进模型性能的两种不同方法，它们有以下区别： 微调： 参数调整范围：分为全量微调（FFT）和参数高效微调（PEFT）。全量微调对全量的模型参数进行全量训练，PEFT 则只对部分模型参数进行训练。 数据使用：在较小的、特定领域的数据集上继续大语言模型（LLM）的训练过程，通过调整模型本身的参数来提高在特定任务中的性能。 效果和优势： 能大幅提高模型在特定任务中的性能，因为可以输入更多示例。 提高模型效率，可通过专门化模型使用更小的模型，且由于只对输入输出对进行训练，能舍弃示例或指令，进一步改善延迟和降低成本。 但经过微调的模型可能会失去一些通用性。 增量训练：文中未明确提及增量训练的相关内容。 总的来说，微调是一种针对特定任务和数据集对模型参数进行调整的有效方法，而增量训练的具体特点和与微调的详细对比在提供的内容中未充分阐述。
2025-01-07
训练以及部署微调模型
以下是关于训练以及部署微调模型的相关信息： 创建微调模型： 假设您已准备好训练数据。使用 OpenAI CLI 开始微调工作，需指定从哪个 BASE_MODEL（如 ada、babbage、curie 或 davinci）开始，可使用后缀参数自定义微调模型的名称。运行命令后会进行以下操作： 1. 使用文件 API 上传文件（或使用已上传的文件）。 2. 创建微调作业。 3. 流式传输事件直到作业完成，这通常需要几分钟，但如果队列中有很多作业或数据集很大，可能需要数小时。 每个微调工作都从默认为 curie 的基本模型开始，模型的选择会影响性能和成本。您的模型可以是 ada、babbage、curie 或 davinci，可访问定价页面了解微调费率的详细信息。 开始微调作业后，可能需要一些时间才能完成。工作可能排在其他工作之后，训练模型可能需要几分钟或几小时，具体取决于模型和数据集的大小。若事件流中断，可通过运行特定命令恢复。工作完成后，会显示微调模型的名称。此外，还可以列出现有作业、检索作业状态或取消作业。 GPT 助手的训练： 在有监督的微调阶段，收集少量但高质量的数据集，要求人工承包商收集提示和理想响应的数据，通常是几万个或类似数量。然后对这些数据进行语言建模，算法不变，只是训练集从互联网文档变为问答提示响应类型的数据。训练后得到有监督的微调模型（SFT 模型），可实际部署。 大型语言模型的微调： 一旦有了基础模型，进入计算成本相对较低的微调阶段。编写标签说明，明确助手的表现期望，雇佣人员创建文档，如收集 100,000 个高质量的理想问答对来微调基础模型，此过程可能只需一天。然后进行大量评估，部署模型并监控表现，收集不当行为实例并纠正，将正确答案加入训练数据，重复此过程。由于微调成本较低，可每周或每天进行迭代。 例如 Llama2 系列，Meta 发布时包括基础模型和助手模型。基础模型不能直接使用，助手模型可直接用于回答问题。若想自己微调，Meta 完成的昂贵的第一阶段结果可提供很大自由。
2025-01-06
全量微调与少量参数微调
在参数规模的角度，大模型的微调分为全量微调（FFT，Full Fine Tuning）和少量参数微调（PEFT，ParameterEfficient Fine Tuning）两条技术路线。 全量微调是对全量的模型参数进行全量的训练。少量参数微调则只对部分模型参数进行训练。从成本和效果的综合考虑，PEFT 是目前业界较流行的微调方案。 微调是在较小的、特定领域的数据集上继续 LLM 的训练过程，通过调整模型本身的参数，而非像提示工程和 RAG 那样仅更改提示，能大幅提高模型在特定任务中的性能。微调有两大好处：一是提高模型在特定任务中的性能，可输入更多示例，经过微调的模型可能会失去一些通用性，但对于特定任务会有更好表现；二是提高模型效率，实现更低的延迟和成本，可通过专门化模型使用更小的模型，且只对输入输出对进行训练，舍弃示例或指令进一步改善延迟和成本。 关于微调的具体实现，LoRA 微调脚本见：。 在微调的超参数方面，选择了适用于一系列用例的默认超参数，唯一需要的参数是训练文件。调整超参数通常可产生更高质量输出的模型，可能需要配置的内容包括：model（要微调的基本模型的名称，可选择“ada”“babbage”“curie”或“davinci”之一）、n_epochs（默认为 4，训练模型的时期数）、batch_size（默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256）、learning_rate_multiplier（默认为 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于 final batch_size）、compute_classification_metrics（默认为假，若为 True，为对分类任务进行微调，在每个 epoch 结束时在验证集上计算特定于分类的指标）。要配置这些额外的超参数，可通过 OpenAI CLI 上的命令行标志传递。 OpenAI 官方微调教程：
2025-01-06
大模型搭建知识库的逻辑是什么
大模型搭建知识库的逻辑主要包括以下几个方面： 1. 理解 RAG 技术：利用大模型搭建知识库本质上是 RAG 技术的应用。在大模型训练数据有截止日期或不包含所需数据时，通过检索增强生成（RAG）来解决。RAG 可抽象为 5 个过程： 文档加载：从多种来源加载包括非结构化、结构化和代码等不同类型的文档。 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 存储：包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：把问题及检索出来的嵌入片一起提交给大模型，生成更合理的答案。 2. 构建知识库各个流程： 从用户提出问题开始，经历用户问题的理解、路由、初步检索、重排序等环节，最终将重排序后的结果和用户的查询意图组合成上下文输入给大模型生成输出结果。需要注意重排序结果的使用限制，如设置阈值进行截断或筛选相关性分数等。 后置处理包括敏感内容检测和移除、格式化输出等。 3. 知识库的需求：大模型并非 100%准确，存在数据日期限制和无法感知公司内部私有数据等问题，知识库的出现就是为解决大模型的数据准确性问题。例如在客服系统中，公司将用户问题及答案记录在文档中以知识库形式投喂给大模型，使其能更准确回答用户自然语言询问的问题。
2025-02-03
我想找一款合适的ai视频剪辑模型，请帮我推荐一下，并比较各自的优劣
以下为您推荐几款 AI 视频剪辑模型，并比较它们的优劣： 1. Pika： 优点：对奇幻感较强的画面把控出色，自然度高；更新的唇形同步功能集成到平台上便捷。 缺点：真实环境画面容易糊。 2. Pixverse： 优点：在高清化方面有优势，对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好。 缺点：生成的视频存在帧率问题，处理人物时易有慢速播放的感觉。 3. Runway： 优点：在真实影像方面质感好，战争片全景镜头处理出色，控件体验感较好。 缺点：特别爱变色，光影不稳定。 4. MiniMax 海螺 AI： 优点：文生视频制作便捷高效，能提供多元创作思路。 缺点：较难保证主体/画面风格的稳定性，实际使用场景多为空镜头/非叙事性镜头/大场面特效镜头的制作。 在实际使用中，您可以根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如，需要奇幻感强、人物表情自然的画面可用 Pika 生成；物体滑行运动可用 Pixverse 生成；有手部特殊运动的画面可用 Runway 辅助完成。
2025-02-03
本人一般用ai语言模型来搜索所需的市场资料，现在想自学更多ai工具以便之后用ai工具发展副业，可以从哪里开始学习与实践
以下是关于您自学更多 AI 工具以发展副业的学习与实践建议： 1. 基础理解：了解大型语言模型的工作原理和局限性，例如它们在数学计算方面主要基于语言理解和生成，而非专门的数学计算设计，可能会在处理简单数学问题时出错。 2. 学习路径： 规划：明确学习目标和步骤。 记忆：记住关键知识和操作方法。 3. 实践操作： 掌握 GPT 的使用：了解 GPT 如 GPT4 的功能和特点，包括其工具选择和行动（Action）机制。 尝试工具：如 Webpilot，它能让 GPT 支持更实时的联网功能，获取网络资源。具体操作是在新建的 GPT 里勾掉 Web Browsing，然后点击添加 Actions（Add actions），再点击 import from URL 并填入相关网址。 4. 就业与应用： 了解人工智能领域的高薪工作，如数据科学家、机器学习工程师等，学习相关技能以增加就业机会。 关注 AI 技术在金融、医疗、制造业等行业的应用，掌握相关技能以拓展副业发展的可能性。 但需要注意的是，学习 AI 有可能赚钱，但不保证每个人都能成功，是否能赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素，需要持续学习和实践。
2025-02-03
国内有什么写代码比较好用的模型吗（除了deepseek）
国内写代码比较好用的模型除了 DeepSeek 外，还有零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型，它们在 LMSYS 排行榜上取得了优异成绩，尤其在数学和编程方面表现出色。此外，国产开源模型 DeepSeekV3 也具备出色的性能，其性能接近顶尖闭源模型 Claude 3.5Sonnet，在知识、长文本和数学任务上均有显著提升，生成速度可达每秒 60 个令牌。
2025-02-02
为什么扣子工作流里面大模型很慢
扣子工作流中大模型运行慢可能有以下原因： 1. 模型加载部分：需从官网下载两个文件，并正确配置，如在 models 下创建 groundingdino 且配置齐全相关文件。对于 groundingdino 和 sams 配置是否齐全可使用“抠头发.json”检验。 2. 科学上网问题：运行到此节点时可能会报科学上网的错误，需稳定科学上网后重启 UI 跑工作流。 3. 提示词设置：在大模型节点中，系统级提示词的设置很关键，它与外层用户直接交互的提示词不同，用于定义模型的角色和任务。 4. 批处理设置：包括迭代处理、循环次数和并发量的设置，通过调整这些参数可提高处理效率。 若觉得排除 bug 很慢，可使用的工作流进行操作。
2025-02-02
如何训练一个自己的模型用来识别不同的图片类别
训练自己的模型来识别不同的图片类别可以参考以下方法： 对于扩散模型（如 Midjourney）： 强大的扩散模型训练往往消耗大量 GPU 资源，推理成本高。在有限计算资源下，可在强大预训练自动编码器的潜在空间中应用扩散模型，以在复杂度降低和细节保留间达到平衡，提高视觉保真度。引入交叉注意力层可使其成为灵活的生成器，支持多种条件输入。 Midjourney 会定期发布新模型版本以提升效率、连贯性和质量。最新的 V5 模型具有更广泛的风格范围、更高的图像质量、更出色的自然语言提示解读能力等。 用 SD 训练贴纸 LoRA 模型： 对于原始形象，可通过 MJ 关键词生成不同风格的贴图，总结其特征。注意关键词中对颜色的限制，保持正面和负面情绪数据比例平衡。若训练 25626 大小的表情包，初始素材可能够用，若训练更高像素图片，可能需进一步使用 MJ 垫图和高清扩展功能。 进行高清化时，从 256 到 1024 分辨率，输入左图并加入内容和风格描述，挑选合适的图片。 多模态模型（以 StableDiffusion 为例）： 多模态模型包括文生图、图生图、图生视频、文生视频等，底层逻辑通常从生图片源头开始。 扩散模型（如 StableDiffusion 中使用的）的训练是对图片加减噪点的过程。先对海量带有标注文字描述的图片逐渐加噪点，模型学习每一步图片向量值和文字向量值的数据分布演变规律，完成训练。输入文字后，模型根据文字向量指导充满噪点的图片减噪点生成最终图片。扩散模型加减噪点方式与大脑构思图片方式类似，且多模态模型会关联文字向量值和图片像素点向量值。
2025-01-31