大模型微调缺点_大模型微调和训练的区别
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多模态模型免微调接入互联网,即插即用新框架,效果超闭源方案李川皓投稿量子位| 公众号QbitAI一个5月份完成训练的大模型，无法对《黑神话·悟空》游戏内容相关问题给出准确回答。这是大模型的老毛病了。因为《黑神话》8月才上市，训练数据里没有它的相关知识。众所周知，大模型的训练和微调会消耗大量计算资源和时间，这意味着频繁更新好了吧！
...国科大、智谱团队提出LongReward:利用AI反馈改进长文本大语言模型文| 学术头条长文本(Long-context)大模型性能的优劣，在很大程度上取决于其能否全面理解长上下文场景下的复杂信息。然而，现有的合成有监督微调(SFT)数据由于缺少人类核验，往往会影响长文本大模型的性能，导致SFT 模型存在固有的缺陷，如幻觉和无法充分利用上下文信息等。原则好了吧！
梯度累积:Transformer库中梯度累积机制的缺陷与修正未来的模型训练和微调工作有望获得更优且更稳定的效果。对于研究界和工业界此前使用受影响框架的相关工作，建议重新评估使用修正后梯度累积方案进行训练是否能带来显著性能提升。总体而言，尽管该问题的具体影响范围尚待进一步量化研究，但可以确定的是采用有缺陷梯度累积还有呢？
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合肥城市云数据中心取得恶意域名检测专利,提高恶意域名的识别准确性本发明涉及一种基于大语言模型的恶意域名检测方法，与现有技术相比解决了难以针对恶意域名进行检测的缺陷。本发明包括以下步骤：预训练数据集和微调训练数据集的构建；设定URL-BERT 模型；URL-BERT 模型的预训练；URL-BERT 模型的微调；待检测域名的获得；恶意域名检测结果的是什么。
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