目录引言可能的问题点及优化方法初始化耗时过长更新item耗时过长显示耗时过长模型过多引言前段时间有同学咨询关于大数据量的Model刷新时卡顿的优化方案，通过评论留言的方式回答了一部分，但感觉不够全面。因为这个是之前项目重点解决的问题，处理的过程中收获颇多，这里就基于之前的项目经验进行完整的总结，希望对大家在处理类似问题的过程中能有所启发。可能的问题点及优化方法在解决问题之前，首先需要先确定问题的原因，因为卡顿这类问题，只是一种表现，可能是多个耗时操作共同导致的现象，需要逐个问题耐心解决，对于陈旧项目特别如此，这里建议使用VS的代码调试工具，定位到耗时的具体代码段，才能高效解决问题。以下从常见的

文章目录1.微调SAM预备知识2.环境3.用自己的数据集微调SAM，适配自己的下游任务1.点框结合提示，框架代码2.sam要求的提示输入维度3.自定义数据集预处理数据打包成模型需要的形式**主要是我昨天答应了一个评论说今天更新，眼看快12点了，我得发了。后续再说吧。其实该说的也说完了。有错误明天在更正哦，好困好困🫡点击订阅专栏查看专栏列表和对应知识点，本文为segSAM系列文章，在持续更新。

第六章，处理输入-链式PromptChainingPrompts在本章中，我们将学习如何通过将复杂任务拆分为一系列简单的子任务来链接多个Prompt。您可能会想，为什么要将任务拆分为多个Prompt，而不是像我们在上一个视频中学习的那样，使用思维链推理一次性完成呢？我们已经证明了语言模型非常擅长遵循复杂的指令，特别是像GPT-4这样的高级模型。那么让我们用两个比喻来解释为什么我们要这样做，来比较思维链推理和链式Prompt。将任务拆分为多个Prompt的第一个比喻是一次性烹饪复杂菜肴与分阶段烹饪的区别。使用一个长而复杂的Prompt可能就像一次性烹饪复杂的菜肴，您必须同时管理多个成分、烹饪技巧

一、AI创作系统SparkAi创作系统是基于国外很火的ChatGPT进行开发的AI智能问答系统和AI绘画系统。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！SparkAi程序使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到AIGC系统！1.1程序核心功能AI提问：程序已支持GPT3.5、GPT4.0提问、支持GPT联网提问国内模型：OpenAIGPT全模型+百度云文心一言模型、微软Azure模型、阿里云通义千问模型、清华智谱AIChatGLM、科大讯飞

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LLMAgent中间插个队，总结下指令微调、对齐数据相关的方案，已经凑够7篇论文可以召唤神龙啦！论文都是以优化指令样本为核心，Data-Centric的观点比较一致：指令微调也就是对齐阶段的数据质量>>数量，少量+多样+高质量的对齐数据，就能让你快速拥有效果杠杠的模型。注意以上三者是充分必要关系，不是说数据越少越好，是三者的有机统一。如果你对指令微调还不甚了解，建议先看看下解密Prompt系列4.升级InstructionTuning。当前对指令微调部分的普遍认知有两个思路抽象派：把模型输出和人类偏好进行对齐务实派：赋予模型任务指令的理解和完成能力两个思路其实殊途同归，重心落在任务+对齐，既基

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介概率语言模型(probabilisticgrammarmodel)近年来受到越来越多学者的关注和重视，其在自然语言处理、机器翻译、图像识别等领域都取得了很好的效果。然而，如何训练概率语言模型，尤其是在生成式方法中，仍然是一个具有挑战性的问题。随着深度学习技术的不断发展，基于神经网络的生成式模型已经变得越来越流行。由于神经网络可以对输入进行处理并给出输出结果，因此可以自动地学习到一个复杂的模式，从而能够有效地解决传统的统计语言模型所面临的一些困难，比如规律和上下文等。但是，基于神经网络的方法往往需要较高的计算资源才能训练出来，并且难以保证模型的泛化能力。同时，

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