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基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

作为AI语言模型，我没有个人观点和建议。

LLaMA

使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型

训练步数可以调小，我改为了100 --max_steps 3000 修改main.py 在代码的351行，代码注释掉了 trainer.save_model(),这是保存模型的语句

ChatGLM2-6B

盘点数据安全合规方向的热门证书【快来了解一下】

欧盟隐私信息保护注册专家 CIPP/E欧盟隐私信息保护注册专家（Certified Information Privacy Professional/Europe）培训课程包含泛欧和国家数据保护法、关键隐私术语和有关个人数据保护的实用概念

工作

DeepSeek V3刷屏，550万元2000张卡做出的开源模型，和OpenAI几亿烧出来的一样好

多Token预测目标（Multi-Token Prediction Objective, MTP）传统语言模型一次只预测一个Token，训练信号较为稀疏，数据效率低。

DeepSeek V3 开源模型

理解 o3 及其技术分析

但这种方式其实很早就可以使用，且由于多路推理中经常有语义重复的部分，所以reasoning token的利用率很低，从技术品味上来说也很丑。

o3 技术分析

冲击传统模特，商汤发布高质量虚拟试衣Diffusion模型

尽管基于文本的图像编辑取得了显著的成功，但仍难以用简单的语言描述复杂的服装细节。

文生图

使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化

这里建议使用相对有层次的 Markdown 语法来给模型“立一些规矩”，效果会相对好一些，这里假设模型是“机器之心”的记者，擅长挖掘内容和编写标题：你是人工智能领域专业平台媒体机器之心的首席记者，擅长根据用户提供的内容

Dify Moonshot API 工作流

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