LLM 大模型学习必知必会系列(七)：掌握分布式训练与LoRA/LISA微调：打造高性能大模型的秘诀进阶实战指南 1.微调（Supervised Finetuning） 指令微调阶段使用了已标注数据。这个阶段训练的数据集数量不会像预训练阶段那么大，最多可以达到几千万条，最少可以达到几百条到几千条。指令微调可以将预训练的知识“涌现”出来，进行其他类型的任务，如问答类型的任务。一般指令微调阶段对于在具体行业上的应用是必要的，但指令微调阶段一般不能灌注进去新知识，而是将已有知识的能力以某类任务的形式展现出来。 指令微调任务有多种场景，比较常用的有： 风格化：特定的问答范式 自我认知：自我认知改变 ...

java开发先手撕，做出来了直接说tcp握手，挥手，流量控制，拥塞控制那些太寻常就不问了直接丢给我几个方法问在做什么，经过那些阶段16g内存，申请一个32g，能行不最后有个fork()方法问里面返回啥的最后场景，大数据传输tcp丢包影响可能大，怎么做优化，让tcp丢包影响变小没得一个知道的，根本没去看过这些

项目用的鱼皮的项目，跟着视频做的

        2021级大三想找实习，但是本科射频岗好像确实难找在牛客上一共就看到十来个，里面就华为过了两个初筛（都是17号），但是一个没后续，另一个当天打了电话在上课被我挂了后也没后续了。除了请教一下简历以外，其他有啥都可以指点一下😋。