前端网站开发工具页面设计原型图

前端网站开发工具,页面设计原型图,哪种网站名称容易通过备案审核,网站制作需要什么软件#x1f5fc; 在大模型微调相关的面试中#xff0c;“全参数微调、LoRA、QLoRA 的区别”是高频考点。标准回答一般从原理、资源需求、效果、优缺点、适用场景五个维度展开。下面给出一套高质量的面试模板式回答。 一、全参数微调#xff08;Full Parameter Tuning#xf…在大模型微调相关的面试中“全参数微调、LoRA、QLoRA 的区别”是高频考点。标准回答一般从原理、资源需求、效果、优缺点、适用场景五个维度展开。下面给出一套高质量的面试模板式回答。一、全参数微调Full Parameter Tuning原理全参数微调是对模型全部参数进行更新。训练时需要加载、优化并回传所有权重是最“完全”的微调方式。特点与资源需求显存需求极高需要加载所有参数且训练时显存占用往往达到参数量的四倍以上。数据需求大否则容易过拟合。训练速度最慢。效果与风险效果理论上最佳可实现最大的性能提升。但灾难性遗忘风险更高可能损伤模型原有基础能力。适用场景计算资源充足如 ≥8 × A100。任务复杂、对极致性能有强需求。多用于基础模型Base Model的能力增强或重训练。二、LoRA 微调Low-Rank Adaptation原理LoRA 冻结原模型参数只在某些矩阵旁路添加两组可训练的低秩矩阵 A、B训练时只更新这些新增参数。可理解为用低秩分解模拟参数更新而不是修改原参数本体。特点与资源需求新增参数仅 0.1%–1%显存占用远低于全参数微调。可快速训练支持多任务切换加载不同 LoRA 模块即可。实际效果通常接近全参数微调。限制Rank秩需要选择秩越高效果越好但资源消耗也会上升。适用场景资源有限的环境如单卡 24GB 显卡。需要快速适配多任务、多场景的业务。目前工业界最主流的微调方式。三、QLoRA 微调Quantized LoRA原理在 LoRA 基础上引入 4-bit 权重量化将原模型权重以低精度存储在运算时再反量化通常到 16bit。训练过程中仍使用 LoRA 的低秩矩阵。特点与资源需求显存占用更低4-bit 量化可将显存需求压缩到原来的约 1/4。推理需要反量化因此训练速度略慢于 LoRA大约 30%-40% 计算开销。效果在极低显存条件下性能仍能接近 LoRA是微调超大模型的利器。适用场景超大规模模型100B 级。仅有消费级 GPU如 3090/4090。边缘设备适配场景。四、三者核心区别总结五、面试总结逻辑可直接背面试时可用如下总结话术全参数微调适用于资源非常充足、追求极致性能的场景但显存需求巨大并且存在灾难性遗忘风险。 LoRA 微调通过低秩分解实现参数高效适配只训练少量新增参数显存需求低、速度快、效果接近全量是工业界最主流方案。 QLoRA 微调在 LoRA 的基础上使用 4-bit 量化显存占用进一步降低非常适合百亿级以上的大模型或消费级显卡环境。 选择微调方式时应结合模型规模、硬件资源和业务成本做综合权衡。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】