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 ...

走过路过的HR或大佬不要错过，改改孩子的简历吧，真的是挂麻了

压抑的两个月结束了英雄联盟启动 apex启动 彩虹六号启动 泰拉瑞亚启动 云顶之弈启动 金铲铲启动 刺客信条启动 荒野大镖客启动 知更鸟启动

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