深度学习领域中最引人注目的技术之一是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）。GANs是一种以博弈论为基础的深度学习模型，由两个神经网络相互博弈来实现生成新样本的目标。其中一个网络被称为生成器（Generator），另一个网络被称为

标签 ：AI, 大模型, Transformer, 模型微调, 深度学习 简介 ：本文系统性地介绍基于Transformer架构的预训练大模型微调技术，涵盖从数据准备、模型选择、训练策略到超参数调优与部署优化的全流程。结合实际代码示例（使用Hugging Face Transfo

引言：大模型时代的微调需求 随着人工智能技术的飞速发展，以 Transformer 架构 为代表的大型语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性进展。从 GPT 系列到 Llama、Bloom、Qwen 等开源模型，这些模型凭借其强大的泛化能力，能够完成文本生成、

引言：AI大模型时代的微调范式演进 随着人工智能技术的迅猛发展，以BERT、GPT系列为代表的大型预训练语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为自然语言处理（NLP）领域的核心基础设施。这些模型在海量文本数据上进行自监督学习，具备强大的语义理解与生

引言：从通用到专用——AI大模型微调的时代背景 随着深度学习技术的飞速发展，以Transformer架构为核心的大型语言模型（LLM）已成为自然语言处理（NLP）领域的主流范式。从GPT系列、BERT、T5到最新的Llama系列，这些模型凭借其在海量语料上进行预训练所获得的强大泛

标签 ：大语言模型, AI, LoRA, 模型微调, 深度学习 简介 ：全面解析大语言模型参数高效微调技术，包括LoRA、QLoRA、Adapter等主流方法的原理和实现。通过实际微调案例，展示如何在有限计算资源下快速定制专属AI模型，降低大模型应用门槛和成本。 一、引言：为何需

引言：大模型时代的个性化需求与微调价值 随着人工智能技术的迅猛发展，以BERT、GPT、T5等为代表的大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性进展。这些模型通常拥有数十亿甚至数千亿参数，在海量通用语料上进行预训

AI工程化落地：大语言模型（LLM）微调与部署优化全攻略，从训练到推理的完整实践 引言：大语言模型的工程化挑战与机遇 随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得突破性进展，其在智能客服、内容生成、代码辅助、知识问答等场

引言：大模型时代的个性化需求 随着人工智能技术的飞速发展，以 ChatGPT、BERT 等为代表的大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了前所未有的突破。这些模型凭借其海量参数和强大的泛化能力，在文本生成、问答系统、

引言 随着大语言模型(Large Language Models, LLMs)技术的快速发展，企业级应用中对LLM的工程化落地需求日益增长。从最初的预训练模型到如今的定制化微调和高效部署，整个AI工程化流程面临着前所未有的挑战。本文将深入探讨LLM在企业环境中的完整工程化实践路径