微调（Fine-tuning）正是解决这一问题的关键 ... 此外，云端托管模型的定期更新，也使得下游用户不得不频繁重新微调，进一步加剧了资源消耗。 LoRA：低秩适配技术 LoRA（Low-Rank Adaptation）通过矩阵分解巧妙地降低了微调阶段的计算成本。其核心思想是将权重 ...

前言本文重点介绍使用微调框架unsloth，围绕DeepSeek R1 Distill 7B模型进行高效微调，并介绍用于推理大模型高效微调的COT数据集的创建和使用方法，并在一个medical-o1-reasoning-SFT数据集上完成高效微调实战 ...

因此，虽然预训练使LLM能够捕捉通用知识，但微调（Fine-tuning）对于将这些模型适应特定领域至关重要 ... 针对上述挑战，本文分享三篇相关研究：LoRA、Q-LoRA和PortLLM。LoRA通过矩阵分解巧妙地降低了微调阶段的计算成本;Q-LoRA提出通过4位量化的预训练模型传播 ...

提出了K-LoRA，一种简单而有效的优化技术，能够无缝融合内容和风格LoRA，从而在保留细节的同时生成任何主题的任意风格。 本文的方法用户友好，无需重新训练，可直接应用于现有的LoRA权重。它在多样化的图像风格化任务中表现出色，超越了现有方法。

格隆汇3月14日丨亚信安全(688225.SH)在互动平台表示，亚信安全信立方AI训推一体机内置DeepSeek级千亿参数LLM，及多种百亿级别参数融合的模型矩阵，具备多模态数据融合与结构化理解、领域问题建模与复杂推理、复杂系统建模与自主决策、自主进 ...

证券之星消息，亚信安全(688225)03月14日在投资者关系平台上答复投资者关心的问题。 投资者：董秘您好，请问公司跟盛邦安全是否存在竞争关系？

长文本任务是当下大模型研究的重点之一。在实际场景和应用中，普遍存在大量长序列（文本、语音、视频等），有些甚至长达百万级 tokens。扩充模型的长文本能力不仅意味着可以在上下文窗口中装入更长的文本，更是能够更好地建模文本段落间信息的 长程依赖关系 ...

选择性自我监督微调（Selective Self-to-Supervised ...

头图由豆包生成 提示词：科技感十足的数字世界，背景是代码流 作者｜Yoky邮箱｜[email protected] HuggingFace热门榜单几乎被中国模型“承包”了！ 在最新的HuggingFace热门模型榜单中，中国模型的含量超过了50 ...

Das ELMTEX-Projekt präsentiert eine innovative Lösung zur Nutzung von KI und großen Sprachmodellen (LLMs) für die Verarbeitung klinischer Dokumentation. Durch kosteneffiziente, datenschutzkonforme ...