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- 模型微调和使用知识库的区别 - CSDN博客
模型 微调 和使用 知识库 在增强人工智能系统性能方面有不同的目标和方法。 以下是两者的主要区别： 定义： 模型微调是对预训练的机器学习模型进行额外训练，使其更好地适应特定任务或特定数据集。 通常使用目标任务的数据集进行少量训练，以优化模型在该任务上的表现。 过程： 选择预训练模型：选择已经在大规模通用数据集上预训练好的模型。 准备特定数据集：收集与目标任务相关的数据集。 调整模型：根据任务需求调整模型结构，如添加分类层。 训练模型：使用特定数据集进行训练。 评估和优化：在验证集上评估性能，并进行参数调整。 优点： 提高模型在特定任务上的性能。 节省计算资源和时间。 适应特定数据分布和领域问题。 缺点： 需要额外的数据和计算资源。 微调过程复杂，需要专业知识。 定义：
- 综述：大语言模型的知识编辑 - 知乎
特别是，KME和模型微调都试图通过注入新知识来更新预训练的LLM。然而，除了这个共同的目标之外，KME更多地关注两个无法通过微调轻易解决的关键特性。（1） 局部性要求编辑后的模型不会无
- 超实用解析：大模型中的RAG、Prompt和微调的区别及应用场景
特别是在大模型应用领域，Retrieval-Augmented Generation（RAG）、Prompt Engineering和Fine-tuning（微调）成为了推动技术进步的三大支柱。 RAG，即检索增强生成技术，通过在生成文本前从外部知识库中检索信息，显著提升了生成内容的准确性和相关性。
- 一文彻底搞懂大模型 - Fine-tuning三种微调方式 - 53AI-AI知识 . . .
本文将为你详细介绍 Fine-tuning 的三种微调方式：Prompt-tuning、Prefix-tuning 和 LoRA。 通过本文，你将深入理解每种方法的原理、特点及应用场景，轻松掌握大模型的关键知识。
- 大模型为什么要微调？有哪些微调平台可以使用 . . .
微调是让模型提前学习一些特定的知识，比如某个领域的专业术语或者特定任务的技巧，这样它在考试（也就是实际任务）中就能表现得更好。 比如，你让模型学习了医学知识，那么它在回答医学相关的问题时就能更准确。
- 大模型微调、智能体与知识库解析 - CSDN博客
大模型微调、智能体与知识库分别对应模型优化、行动执行与知识管理三个层面。 差异体现在功能目标与技术实现上，而协同则通过互补形成闭环系统，推动人工智能从单一任务处理向复杂环境交互演进。
- 大语言模型知识编辑（Knowledge Editing, KME）综述 - 知乎
知识编辑（KME）的目标是 精确地修改预训练模型的行为，以更新特定知识，而不影响其他无关的知识。 KME的核心在于 局部性（Locality）和通用性（Generality）。 局部性要求编辑操作不影响其他语义无关的输入，而通用性则要求编辑后的模型能够对语义相关的输入保持一致的行为。 本文将对KME的现有技术进行全面梳理，分析其优势与局限性，并探讨未来的研究方向。 2 背景 机器学习模型在预训练后，通常需要根据具体任务进行调整。 模型编辑是一种特殊的调整策略，旨在 精确地修改模型，以编码特定知识，同时最大限度地保留已有的知识。 早期的模型编辑研究主要集中在计算机视觉领域，例如通过修改 生成对抗网络 （GANs）的中间层来引入新内容。
- 一文看完大模型微调技术：微调背景、分类和微调全流程介绍
ModelScope-SWIFT（Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning）是由魔搭社区（ModelScope）开发的高效微调和部署框架，旨在为研究人员和开发者提供一站式的大模型与多模态大模型的训练、推理、评测、量化和部署解决方案。
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