摘要： 一、开发环境与基础工具 开发工具 IDE：IntelliJ IDEA（推荐）、Eclipse、Visual Studio Code（VS Code）、WebStorm 前端开发工具：VS Code（Vue.js 开发）、WebStorm 运行环境 JDK：Java Development Kit（推 阅读全文

摘要： Java基础： 这是Java开发的基石，包括Java语言的基本语法、数据类型、控制结构、面向对象编程（OOP）概念（如类、对象、继承、封装、多态）、异常处理、集合框架等。掌握这些基础知识对于理解更高级的Java特性至关重要。 Java Web基础： 涉及Java在Web开发中的应用，包括Servle 阅读全文

摘要： 基础知识巩固 Java基础：掌握基本语法、数据类型、控制结构、面向对象等核心概念。推荐学习资源：韩顺平老师的B站课程。 Java进阶：深入学习集合框架、IO流、反射、注解等高级特性。 Java并发：理解线程、锁、并发工具类等，为高并发项目开发打基础。 数据库技术 MySQL：掌握SQL语言，包括增删 阅读全文

摘要： 一、定义与意义 （一）微调的定义 大模型微调是指在预训练模型的基础上，通过特定领域的数据集对模型进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上进行训练，学习到广泛的知识和语言模式，但这些知识往往缺乏针对性。例如，在自然语言处理中，预训练模型可能无法准确理解特定领域的专业术语或逻辑。通过微调 阅读全文

摘要： 1. 环境准备 在开始微调之前，需要确保硬件和软件环境满足要求。合适的环境配置可以显著提高微调效率，并减少潜在的错误。 1.1 硬件要求 大语言模型的微调需要强大的计算能力，尤其是 GPU 资源。以下是推荐的硬件配置： GPU：建议使用至少 NVIDIA RTX 3090 或更高配置的 GPU。如果 阅读全文

摘要： 语言类开源大模型 1. Llama 系列 开发者：Meta 发布时间：2024年7月 参数量：8B、70B、405B 特点：Llama 系列模型以其强大的多语言支持和广泛的自然语言处理能力而闻名。它支持文本生成、问答、翻译等多种任务，尤其在处理长篇文本时表现出色，支持高达128K的上下文长度。Met 阅读全文

摘要： 一、Transformer编码器的背景与意义 在自然语言处理（NLP）领域，序列建模一直是核心任务。传统的循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）虽然在一定程度上能够处理序列数据，但它们存在明显的局限性。首先，RNN及其变体在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致模型难以捕捉 阅读全文

摘要： 一、DL4J框架概述 Deeplearning4j（DL4J）是一个开源的深度学习框架，专为Java和Scala设计，运行在Java虚拟机（JVM）上。它由Skymind公司开发并维护，旨在将深度学习技术应用于大规模商业应用。DL4J支持多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（R 阅读全文

摘要： 一、引言：大模型与Java的交汇 近年来，大模型技术在人工智能领域迅速崛起，成为推动智能应用发展的核心力量。与此同时，Java作为一种历史悠久且广泛应用于企业级开发的编程语言，凭借其强大的生态系统、跨平台特性和稳定性，一直是软件开发领域的中流砥柱。随着大模型技术的普及，Java与大模型的结合成为了一 阅读全文

摘要： 一、CNN的基本结构 CNN的核心在于其独特的网络结构，能够高效地处理图像等具有网格结构的数据。以下是CNN的基本结构和代码示例。 （一）卷积层（Convolutional Layer） 卷积层是CNN的核心组件，通过卷积核在输入数据上滑动，提取局部特征。卷积操作能够捕捉输入数据中的局部模式，例如图 阅读全文