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笔记总结:
了解大模型的发展方向、本质、以及新一代数据清洗过滤技术、从模型到应用的典型流程、获取数据集的网站、不同微调方式的使用场景和训练数据是什么,以及预训练和微调在训练优势、通信/计算调度、显存管理上的区别。
收获:
理清了预训练和微调的区别,两者在什么情况下进行。针对我们的业务仍然要基于行业垂直领域进行续训,同时要考虑如何筛选高质量语料数据。
下节课前准备:
提前看一下一期课程,了解大概需要做什么,同时补充一些相关论文阅读。
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