"你是誰？" "我是一個多才多藝的文學家、書法家和畫家，生活在北宋時期。我是蘇東坡，我……" 這不是穿越劇的台詞，而是藉助大模型技術實現的真實對話。在人工智能的賦能下，千年前的文豪蘇東坡以“數字分身”的形式“復活”，與今人吟詩作對、暢談人生，展開一場跨越時空的交流。 這是微調前大模型的回答。此時的模型如同一個精準的“知識庫”，回答客觀
在智能家居場景中，我們經常遇到這樣的尷尬： 你説：“把燈打開。” —— 它可以執行。 你説：“如果檢測到漏水，就把水閥關了併發個通知。” —— 它可能聽不懂了。 你説：“有點冷，把空調調高一點。” —— 它問你：“一點是多少？” 在物聯網（IoT）時代，我們希望智能家居不僅僅是“遙控器”，而是能聽懂人話的“管家”。 我們測試了市面上幾款主流大模型——
微調7b模型至少要什麼顯卡？ 算力低一些的總感覺比不過別人... 有沒有一種可能，讓我普通老百姓也用用H卡？ 以上問題是否曾是干擾大家做出選品決策的苦楚？別急，本文將從底層邏輯到實戰方案，幫你徹底理清選卡思路。 順帶一提，普通人也能接觸H卡，只要你的電腦能連上網！
經驗之談：實踐表明，近80%的大模型微調失敗案例，根源都可追溯至數據集問題。 2024年堪稱“行業大模型元年”，金融、醫療、教育等各行各業都在積極佈局專屬AI助手。然而，許多企業在投入重金進行模型微調後，卻常常面臨“模型表現不及預期”的困境。 實踐中常見的三大困境： ● 災難性遺忘：模型在學習了新的專業知識後，原有的通用對話與理解能力顯著衰退。 ● 泛化能
