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学习笔记与项目记录

记录机器学习、自然语言处理、计算机基础和开发实践。文章包含原理介绍、代码示例和项目总结。

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最近在学

大模型微调与 RAG

136篇学习记录
5条知识路线
4个项目

AI 可视化

调整参数,观察采样、神经网络训练和注意力权重的变化。

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下一词采样

本地示例

今天的天气很 …

好
—
冷
—
热
—
糟
—
实线:理论概率 · 细线:采样频率0 次采样

候选分数由手动设置。降低温度会让分布更集中,Top-K 会过滤较低分候选词。

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AI 交互实验

和可莉一起炸鱼、下山找宝箱、清营地和模拟祈愿。

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最新文章

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图上的组合优化:二分图匹配与独立集

用人员岗位分配和任务冲突理解二分图匹配与独立集,手动翻转增广路,区分最大与极大,并用Python检查候选解。

# 算法 # 二分图匹配 # 图论

贪心算法入门:从局部选择到全局最优证明

从失败的最早开始策略出发,手算八项活动的贪心选择,再以一维基站覆盖说明交换论证、端点处理、剩余问题与全局最优性。

# 算法 # 贪心算法 # 交换论证

RAG检索增强生成:从向量检索到Hugging Face知识库问答

承接Hugging Face与SFT,从文档切分、句向量、余弦相似度、Top-K、重排序和上下文预算理解RAG,手算检索与下一个token的生成,并实现可检查的本地知识库问答项目。

# NLP # Hugging Face # Transformers

SFT(四):QLoRA的4-bit量化与LoRA微调原理

承接LoRA监督微调,从显存组成、分块量化、NF4、Double Quantization和Paged Optimizer出发,解释QLoRA的前向与反向传播,并使用Hugging Face Transformers、TRL、PEFT和bitsandbytes完成可检查的4-bit SFT项目。

# NLP # 自然语言处理 # Hugging Face

SFT(三):使用TRL SFTTrainer与LoRA微调对话模型

在理解input_ids、labels与Completion-only loss后,使用Hugging Face TRL SFTTrainer、Conversational Dataset、Chat Template和PEFT LoRA完成对话SFT,并讲清assistant-only loss、Packing、显存、Adapter保存加载与推理。

# NLP # 自然语言处理 # Hugging Face