调优

人工智能培训咨询叶梓

探索开放资源上指令微调语言模型的现状人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处开放模型在经过适当的指令调整后，性能可以与最先进的专有模型相媲美。但目前缺乏全面的评估，使得跨模型比较变得困难。来自Allen Institute for AI和华盛顿大学的研究人员们进行了一项全面的研究，探索了不同公开指令数据集对语言模型性能的影响。

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基于模型内部的检索增强型生成答案归属方法：MIRAGE人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处在自然语言处理（NLP）中，确保模型生成答案的可验证性是一个重要挑战。特别是在检索增强型生成（RAG）用于问答（QA）领域时，如何验证模型答案是否忠实于检索到的来源是一个关键问题。近期一种名为自引用提示的方法被提出，以使大型语言模型（LLMs）在生成答案的同时生成对支持文档的引用。然而，自引用的LLMs经常难以匹配所需格式，引用不存在的来源，并且未能忠实反映LLMs在生成过程中对上下文的使用。针对这一问题，荷兰格罗宁根大学和阿姆斯特丹大学的研究者们提出了一种名为MIR

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语言模型微调：提升语言Agent性能的新方向人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大多数语言Agent依赖于少量样本提示技术（few-shot prompting）和现成的语言模型。这些模型在作为Agent使用时，如生成动作或自我评估，通常表现不佳，且鲁棒性差。

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自我指导：提升语言模型自我生成指令的能力人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处传统的语言模型，尤其是经过指令微调的大型模型，虽然在零样本（zero-shot）任务泛化上表现出色，但它们高度依赖于人类编写的指令数据。这些数据往往数量有限、多样性不足，且缺乏创造性，限制了模型的泛化能力。为了解决这一问题，由华盛顿大学、德黑兰理工大学、亚利桑那州立大学、约翰霍普金斯大学以及艾伦人工智能研究所的研究人员联合提出了一种名为“SELF-INSTRUCT”的框架，旨在通过自举（bootstrapping）的方式，利用预训练语言模型自身的生成能力，提升其遵循指

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使用LLaMA-Factory快速训练自己的专用大模型转自：萤火架构本文聊聊 LLama-Factory，它是一个开源框架，这里头可以找到一系列预制的组件和模板，让你不用从零开始，就能训练出自己的语言模型（微调）。不管是聊天机器人，还是文章生成器，甚至是问答系统，都能搞定。而且，LLama-Factory 还支持多种框架和数据集，这意味着你可以根据项目需求灵活选择，把精力集中在真正重要的事情上——创造价值。

王小二(海阔天空)

JVM：浅谈JVM调优策略多数的Java应用不需要在服务器上进行GC优化，虚拟机内部已有很多优化来保证应用的稳定运行，所以不要为了调优而调优，不当的调优可能适得其反。在应用上线之前，先考虑将机器的JVM参数设置到最优（适合）。

Java虚拟机（JVM）：深入理解与性能调优Java虚拟机（JVM）是Java平台的核心组件，它使得Java程序具有跨平台运行的能力。JVM不仅负责执行Java字节码，还管理着内存分配、垃圾回收等关键任务。深入理解JVM的工作原理对于进行有效的性能调优至关重要。本文将详细介绍JVM的工作原理，包括内存模型、垃圾回收机制，并分享一些实用的JVM性能调优技巧。

Ansible调优之 Pipelining（任务流水线）详解在 Ansible 中，Pipelining 是一种优化技术，旨在减少远程主机上命令执行的开销，从而加快 Playbook 的执行速度。具体来说，Pipelining 可以减少 SSH 连接中的操作步骤，降低网络延迟，提高整体性能。

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DLRover：蚂蚁集团开源的AI训练革命在当前的深度学习领域，大规模训练作业面临着一系列挑战。首先，硬件故障或软件错误导致的停机时间会严重影响训练效率和进度。其次，传统的检查点机制在大规模训练中效率低下，耗时长且容易降低训练的有效时间。资源管理的复杂性也给训练作业带来了瓶颈，包括节点落后、工作负载不均衡、CPU核心不足以及节点数量不足等问题。最后，数据管理的效率也直接影响到训练的弹性和稳定性。近日，蚂蚁集团AI创新研发部门NextEvo开源了一项名为DLRover的AI Infra技术，为这些问题提供了突破性的解决方案。

（7）快速调优文章目录前言1 安装脚本2 运行 QuikTune3 高级配置VTOL QuikTune Lua 脚本简化了为多旋翼飞行器的姿态控制参数寻找最佳调整的过程。

Linux系统优化及性能调优目录一、基本优化1. SELinux和防火墙优化1.1 selinux概述1.2 selinux三种工作模式

MongoDB调优1）慢查询 2）阻塞等待 3）硬件资源不足 1,2通常是因为模型/索引设计不佳导致的。排查思路：按1-2-3依次排查。

8.spark自适应查询-AQE之自适应调整Shuffle分区数量自适应查询执行（AQE）是 Spark SQL中的一种优化技术，它利用运行时统计信息来选择最高效的查询执行计划，自Apache Spark 3.2.0以来默认启用该计划。从Spark 3.0开始，AQE有三个主要功如下

jvm笔记跨平台内存管理机制，垃圾回收功能数组下标越界检查多态名词解释：jvm java虚拟机，是java程序的运行环境

什么是JVM常用调优策略？分别有哪些?目录一、JVM调优二、堆内存大小调整三、垃圾回收器调优四、线程池调优Java虚拟机（JVM）的调优主要是为了提高应用程序的性能，包括提高应用程序的响应速度和吞吐量。以下是一些常用的JVM调优策略：