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目录 一、准备工作 二、GRPO强化学习 总结: 在 模型蒸馏介绍 里了解了模型蒸馏的过程就是用 SFT/GRPO的方法让学生模型能学习到教师模型的能力,从而使学生模型的能力得到大的提升,并且在LLM微调-训练垂类问答模型 里面学习了SFT模型微调。…
阅读更多 →前阵子在外地调一条中药煎药产线,碰到个非常典型的工业现场问题:上位机和S7-1200走以太网通信,车间里变频器、电焊机一多,就容易出现通信闪断。每次闪断,整条产线立刻触发通信故障停机,轻则半锅药熬废了,重则整批生产进度往后拖大半天。 现场运维换了屏蔽网线、加了工业…
阅读更多 →后端进阶最缺的不是资料,是条能走完的线。我把一套 Java 架构师课程(第 03 期,50 讲)的大纲按学习顺序拆成路线图,标了每个阶段该产出什么,作为阶段学习的参照。 一、路线总览(四阶段ÿ…
阅读更多 →大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…
阅读更多 →当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:
阅读更多 →📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…
阅读更多 →一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…
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