昨天一个跑了220个小时的微调训练完成了，主要任务是想在CHATGLM-6B上微调出一个能够较为精确的诊断数据库错误信息的对话模型来。不过这个等了将近十天的训练最后的结果令人失望，比起我之前做的一个样本覆盖更小的训练来，差的还是挺大的。这样的结果还是有点令人失望的，这个模型基本上是没有实用价值的。看样子需要重新调整参数与训练集，再做一次训练。大语言模型的训练是一场军备竞赛，没有好的装备是玩不起来的。看样子我们也必须要升级一下实验室的装备了，否则没有几个十天可以浪费。从最近的几次失败的微调训练来看，微调训练这条路也并不容易完成。不同的任务目标混杂在一起跑训练，可能不同的任务目标需要的训练参数不同
你能给我解释一下如何为数据库配置设置端口号吗:classMY_ModelextendsCI_Model{protectedstatic$db2_loaded=false;protectedstatic$db2=false;function__construct(){parent::__construct();if(($this->session->userdata('login_user')!=false)&&!self::$db2_loaded){self::$db2_loaded=true;$config['hostname']="localhost";$config['usern
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为什么我得到ERROR1222(21000):TheusedSELECTstatementshaveadifferentnumberofcolumnsfromthefollowing?SELECT*FROMfriendsLEFTJOINusersASu1ONusers.uid=friends.fid1LEFTJOINusersASu2ONusers.uid=friends.fid2WHERE(friends.fid1=1)AND(friends.fid2>1)UNIONSELECTfid2FROMfriendsWHERE(friends.fid2=1)AND(friends.fid1用
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关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。关于您编写的代码问题的问题必须在问题本身中描述具体问题—并且包括有效代码以重现它。参见SSCCE.org寻求指导。关闭8年前。Improvethisquestion我在下面的comments.php中收到SQLSTATE[HY093]的错误:参数编号无效:绑定(bind)变量的数量与第102行的标记数量不匹配:id=(int)$data['id'];if(isset($data['publicationDate']))$this->publicationDate=(int)$data['publi
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。关于您编写的代码问题的问题必须在问题本身中描述具体问题—并且包括有效代码以重现它。参见SSCCE.org寻求指导。关闭8年前。Improvethisquestion我在下面的comments.php中收到SQLSTATE[HY093]的错误:参数编号无效:绑定(bind)变量的数量与第102行的标记数量不匹配:id=(int)$data['id'];if(isset($data['publicationDate']))$this->publicationDate=(int)$data['publi
随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）也逐渐成为研究热点之一。LLM是一种能够生成自然语言文本的人工智能模型，它的主要作用是自动生成高质量的文章、对话和翻译等自然语言内容。其中，OpenAI公司的ChatGPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型就是一种火爆的LLM，被广泛应用于自然语言生成、智能客服、语音识别等领域。那么，ChatGPT之所以能够如此火爆，到底是因为它具备了哪些特点和优势呢？目录一、Transformer结构二、无监督学习三、多层次、多粒度的语言模型四、基于大规模语料的预训练五、应用场景
随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）也逐渐成为研究热点之一。LLM是一种能够生成自然语言文本的人工智能模型，它的主要作用是自动生成高质量的文章、对话和翻译等自然语言内容。其中，OpenAI公司的ChatGPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型就是一种火爆的LLM，被广泛应用于自然语言生成、智能客服、语音识别等领域。那么，ChatGPT之所以能够如此火爆，到底是因为它具备了哪些特点和优势呢？目录一、Transformer结构二、无监督学习三、多层次、多粒度的语言模型四、基于大规模语料的预训练五、应用场景
总结四个函数的特点：row_number()：连续不重复；1234567rank()：重复不连续；1222567dense_rank()：重复且连续；1222345ntile()：平均分组；1122334一、函数介绍SQLServer中的排序函数有四个：row_number()，rank()，dense_rank()及ntile()函数；1.row_number()函数特点：row_number()函数可以为每条记录添加递增的顺序数值序号，即使值完全相同也依次递增序号，不会重复。语法：ROW_NUMBER()OVER([PARTITIONBYpartition_expression,...]O
