LLM指令微调的评测方法：挑战与探索 - 飞书文档
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https://docs.feishu.cn/v/wiki/KuObwMHLMimTvxkMcd9c7Arjn1M/af... 值和速度将翻倍。 Buff失败时，如果Worker的HP不大于50，Buff ... 优化器的作用就是根据当前模型计算结果与目标的偏差，不断引导模型调整权重，使得偏差不断逼近最小。
海艺ai - 飞书文档
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字节：大模型（LLMs）RAG 检索增强生成面（完整版） - 飞书
https://v11enp9ok1h.feishu.cn/wiki/FnNwwI81Wik7aykaX2Fco2MXnHb... 值是593034 亿元。 . 需求分析：一是简要，不要有其他废话。二是准确，而 ... 提示工中优化：优化模板增加提示词约束、提示词改写。 . 大模型迭代：基于正反馈 ...
想提高LLM推理速度？你是否清楚KV缓存内存占用的优化？ - 飞书文档
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不同尺寸专家混合模型有何优势？ - 飞书文档
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构建LLMs产品实用指南中，如何简化标注任务？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/E5d3wSjWViKSFMkW3lzc95Qonzg/ag控制位置偏差：选项的呈现顺序会影响大语言模型的决策。为了 ... 例如，当被要求从文档中提取特定属性或元数据时，LLM可能会自信地返回值，即使这些值实际上并不存在。
Prompt Tuning如何实现高效推理？ - 飞书文档
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大模型产品化第一年：战术、运营与 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Jqu6w58OWidsnYknrKPc9moHnac2024年6月21日 ... LLM的开发-生产偏差可以分为两种类型：结构性偏差和内容性偏差。结构性偏差包括格式不一致的问题，例如JSON字典与列表类型值之间的差异、大小写不一致 ...
ChatGPT在做什么？为什么它能够成功？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/NtbRwTs8Vi8b35k7paOcheyFnKb... 值和真实值之间差值的平方和。我们可以看到随着训练过程的进行，损失函数逐渐减小 ... 允许网络通过人类反馈进行“调整”。在实践中，这似乎对系统产生“类似人类”的 ...