import、Code Review、反复调试，这些你觉得麻烦的小事，现在可以“搞定”了。
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本文深入探讨大语言模型微调技术，从基础概念到参数调整策略，为开发者提供实用指南，助力高效优化模型性能。
本文详细解析领域大模型落地的核心微调技术，涵盖全参数微调、LoRA、Prompt Tuning等主流方法，结合医疗、金融等场景案例，提供从方法选择到实施落地的全流程指导。
幻方发布开源MoE模型DeepSeek-V2，以超低成本实现媲美GPT4的性能，为开发者与企业提供高性价比AI解决方案。
大语言模型微调：原理、方法与实践指南
本文深入解析DeepSpeed在模型微调中的应用，从技术优势、实现路径到实践案例，为开发者提供高效训练与优化的全流程指南。
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本文聚焦于大模型参数高效微调技术中的P-Tuning与P-Tuning v2方法，从原理、结构、优势及应用场景等方面进行全面剖析，旨在为开发者提供深入理解与高效应用的指南。
本文通过系统化的技术解析与可复现的代码示例，为开发者提供微调大语言模型的全流程指导。从基础概念到参数调优，覆盖数据准备、模型选择、训练策略等核心环节，帮助读者在十分钟内掌握关键技术要点。
本文从Embedding模型基础出发，系统阐述微调技术的核心原理、参数优化策略及实践方法，结合代码示例与工程建议，帮助开发者掌握Embedding微调的关键技术。
本文详细阐述如何使用PaddlePaddle框架对预训练NLP模型进行高效微调，覆盖从环境配置到模型部署的全流程技术要点，提供可复用的代码模板与性能优化策略。
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