本文分享了超詳細(xì)的大模型訓(xùn)練與微調(diào)實(shí)操經(jīng)驗(yàn)，主要從訓(xùn)練設(shè)置（batch size及優(yōu)化器設(shè)置）和訓(xùn)練數(shù)據(jù)選擇兩大角度進(jìn)行闡述。內(nèi)容涵蓋了batch size的合理設(shè)置方法、過大或過小的影響、微調(diào)時(shí)優(yōu)化器的選擇、預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)時(shí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的偏好等。文章…

乘法逆元 a?1≡x(modm)a^{-1} \equiv x \pmod ma?1≡x(modm) 等價(jià)于求解線性同余方程： ax≡1(modm)?????axmy1ax \equiv 1 \pmod m \implies ax my 1ax≡1(modm)?axmy1 根據(jù)裴蜀定理，該方程有解的充要條件是 gcd?(a,m)1\gcd(a, m) 1gcd(a,m)…

本章介紹了智能體的基本概念、類型和運(yùn)作原理，并重點(diǎn)講解了以大語言模型（LLM）驅(qū)動(dòng)的智能體。通過“智能旅行助手”的案例，讀者可以直觀地了解智能體的“思考-行動(dòng)-觀察”循環(huán)機(jī)制。此外，本章還探討了智能體在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中…

Agentic AI提示工程可解釋性增強(qiáng)：讓決策“開口說話”的實(shí)戰(zhàn)技巧 標(biāo)題選項(xiàng) 《Agentic AI調(diào)試噩夢(mèng)終結(jié)：用提示工程讓決策過程“可視化”》《拆解Agent黑箱：可解釋性導(dǎo)向的提示工程實(shí)戰(zhàn)技巧》《Agent決策不再謎：讓AI“邊做邊說”的3類…

本文介紹了一個(gè)基于大語言模型（LLM）的智能招聘系統(tǒng)，該系統(tǒng)超越傳統(tǒng)關(guān)鍵詞匹配技術(shù)，通過深度語義理解、軟技能挖掘以及勝任力潛力預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)高效、客觀的招聘。項(xiàng)目聚焦RPO業(yè)務(wù)場(chǎng)景，融合人力資源管理理論與AI…

再論y的導(dǎo)函數(shù)dy/dx是兩個(gè)變量的商 黃小寧 請(qǐng)看圖片yf（x)的導(dǎo)函數(shù)dy/dx是兩個(gè)以0為極限的變量的商，從而使y的導(dǎo)函數(shù)是分式dy/dx。圖片中分式的分子是2xdxdy，分母是dx。這個(gè)分式是dx趨于0時(shí)分式Δy/dx的極限即是y關(guān)于x的導(dǎo)數(shù)dy/dx。 有“老師”…

文章探討了AI智能體（Agent）的發(fā)展及其在企業(yè)中的應(yīng)用價(jià)值。智能體結(jié)合了大語言模型（LLM）的能力，不僅能理解和生成信息，還能像人一樣執(zhí)行任務(wù)，實(shí)現(xiàn)認(rèn)知與行動(dòng)的閉環(huán)。理想智能體需具備目標(biāo)理解、…

數(shù)據(jù)集格式：Pascal VOC格式Y(jié)OLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對(duì)應(yīng)的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)圖片數(shù)量(jpg文件個(gè)數(shù))：803標(biāo)注數(shù)量(xml文件個(gè)數(shù))：803標(biāo)注數(shù)量(txt文件個(gè)數(shù))：803標(biāo)注類別數(shù)&…