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想微调大模型却被复杂的代码劝退？本篇是您的“保姆级”入门教程！我们将借助 LLaMA-Factory 直观的 WebUI 图形化界面，以经典的宝可梦图文数据集为例，一步步引导您完成强大的 Qwen2.5-VL 多模态模型的 LoRA 微调。您将无需编写一行代码，轻松迈出模型定制的第一步，并直观理解学习率、批处理大小等核心参数的意义。
中国AIGC产业爆发式增长：多模态技术驱动场景落地 中国AIGC产业正经历指数级增长，2022-2026年核心市场规模预计从11.5亿元激增至1665亿元，年复合增长率122%。技术层面，多模态融合取得突破，视频生成进入秒级时代，3D生成技术打开元宇宙大门，开源生态加速行业渗透。应用上形成C端产品矩阵和B端行业渗透双轨格局，数字人经济爆发，AI数字人市场规模2024年达41.2亿元。竞争格局呈现基
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出，解决了传统RNN和LSTM处理长序列时的信息丢失问题。其核心特点包括多头注意力机制、编码器-解码器结构、位置编码等，能够高效并行处理序列数据并捕捉长距离依赖关系。Transformer的发展经历了从奠基模型（2017）到大模型时代（2020s）的演进，衍生出BERT、GPT等著名模型，并扩展到计算机视
苹果什么颜色？模型自己尝试回答：比如它乱回答成蓝色。我们就立马纠正，告诉它正确的答案应该是红色，给它一个明确的误差信号： [ 误差 = - log P("红色") ]然后模型用这个误差信号帮助它更新自己说法，让下次“红色”概率增加。for 问题, 标准答案 in 数据集:模型答案 = 模型生成(问题)误差 = 计算交叉熵Loss(模型答案, 标准答案)模型更新(误差)优点：安全、稳定缺点：模型永远
本文解析了ASAP开源代码框架，这是一个专注于人形机器人敏捷运动技能学习的平台。核心内容包括：1) 算法层实现PPO、DAgger等强化学习算法，支持增量学习等创新模块；2) 环境层提供运动控制和任务跟踪等场景；3) 模拟器层对接IsaacGym等多物理引擎。文章详细剖析了PPO训练流程、广义优势估计计算等关键技术实现，并介绍了双策略机制和参考策略加载等创新设计。该框架采用模块化架构，支持从仿真到
目录模型微调算法和工具简介一、大模型微调算法1. 大模型微调种类2. 高效微调技术二、大模型微调开源工具。
最近，DeepSeek悄悄做了一次更新，发布了一个小版本：DeepSeek-V3-0324。
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大模型微调的方案、以阿里云Qwen2.5-7B模型为例，详细演示了基于LLaMA-Factory的微调全流程，包括环境配置、参数调整、训练评估等环节，并针对常见错误提供解决方案。
如何使用 Hugging Face 的 BERT 模型进行中文评价情感分析的微调训练，从加载数据集、制作 Dataset、词汇表操作、模型设计、自定义训练，到最后的效果评估与测试，逐步讲解了整个微调过程
