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关键词优化训练在线播放_《同步导学与优化训练》(2024年12月免费观看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-12-04

关键词优化训练

芯片设计AI新突破：领域自适应大模型 𐟓š 论文名称： ChipNeMo: 领域自适应大模型在芯片设计中的应用 𐟔 arxiv链接： 2311.00176 在这篇论文中，研究者探索了大型语言模型（LLMs）在工业芯片设计中的潜力。与直接使用现有的商业或开源LLMs不同，他们采用了以下领域自适应技术：自定义分词器、领域自适应连续预训练、带有领域特定指令的监督微调（SFT）以及领域适应的检索模型。 𐟔砨‡ꥮš义分词器：通过自定义分词器，研究者能够针对特定领域的术语和关键词进行优化，从而提高分词的效率。 𐟌 领域自适应连续预训练：使用特定领域的数据对基础模型进行进一步训练，使其更好地理解和生成特定领域的文本。 𐟛 ️ 监督微调：带有领域特定指令的监督微调可以使用特定领域的指令数据对基础模型进行微调，以适应特定领域的任务。 𐟔 领域自适应检索模型：通过使用特定领域的数据对检索模型进行微调，从而提高模型在特定领域的检索能力。 𐟔젥ꌨ𜰯𜚊研究者在芯片设计的三个应用上评估了这些方法：工程助手聊天机器人、EDA脚本生成以及错误摘要和分析。结果显示，这些领域适配技术使得LLM在三个评估应用上的性能显著优于通用基础模型，且在模型大小最高可减少5倍的情况下，获得在各种设计任务上相似或更好的性能。 𐟒ᠥˆ›新发现：一个有趣的发现是，通过结合领域适应和检索机制，即使是一个较小的13B模型也能在性能上赶超先进的LLaMA2 70B模型。通常来说，LLMs在生成工程或技术类回答时容易出错，产生不准确的信息。而RAG技术则有望解决这一问题，确保设计助手聊天机器人的实用性和准确性。 𐟌Ÿ 总结：这篇论文突显了在特定领域深入研究和应用微调模型及基于检索的方法的巨大潜力和重要性。

AC通关秘籍，轻松拿下！嘿，大家好！今天咱们来聊聊英国求职中的大Boss——Assessment Centre（AC）𐟎ﯼAC的难度堪比打Boss战，但别担心，这里有一套绝妙的备考秘籍，帮你轻松过关，赢得面试官的心！𐟒– AC主要考察这几个方面，掌握了就能轻松Carry全场：领导力团队合作组织能力解决问题的能力要闯过AC的密室逃脱，你需要这样做：模拟训练：找朋友一起来个模拟面试，真枪实弹地练习，越真实越好！𐟎튥œ𚦙謁„设：了解可能出现的场景，提前策划你的答案和行动，这样才能游刃有余！𐟔 关键词加分：在讨论中巧妙使用关键词，比如提到“团队”，就要凸显“协作”和“效率”等词汇。反馈优化：每次模拟后，记得总结经验，每一次进步都是向Offer更近一步！𐟚€ 希望这些小技巧能帮到你们，祝大家都能在AC中大放异彩，顺利拿到心仪的Offer！𐟌Ÿ

𐟤– 计算机视觉与人工智能全栈辅导服务 𐟓š 我们提供全面的计算机视觉和人工智能辅导服务，涵盖多个领域和专业知识。以下是我们擅长的几个方面：数据处理与分析 𐟓ˆ 我们擅长数据处理、数据分析、算法优化和数据结构的设计。通过深度学习和机器学习，我们能够处理复杂的数据集，并提供有效的解决方案。人工智能与机器学习 𐟤– 我们具备人工智能、机器学习、回归、分类、预测和自然语言处理等方面的专业知识。能够进行文本分析、情感分析和多模态处理，包括计算机视觉和感知机。图像与视觉处理 𐟓𘊠 我们在图像处理和计算机视觉方面有着丰富的经验。能够进行目标检测、图像分割、视频处理和人脸识别等任务。我们还可以进行图像特征提取与匹配，以及视觉表征学习。自然语言处理 𐟓 我们熟悉自然语言处理的各种技术，包括关键词提取、情感分析、文本分类和问答系统等。通过RNN、CNN/LSTM和BERT等网络模型，我们能够进行文本分析和处理。深度学习与模型训练 𐟧 我们擅长深度学习和模型训练，包括使用PyTorch和TensorFlow等框架。能够进行模型评估、优化和泛化，以及小样本学习和零样本学习。其他技术与应用 𐟌 我们还具备SVM、XGBoost、随机森林和集成学习等算法的知识。能够进行代码复现、模型训练和各种应用开发，如文本分类、图像识别、回归预测和决策树分类等。我们的服务包括深度学习指导、计算机视觉指导、目标检测、语义分割、算法性能提升和优化等。无论是留学申请还是实际项目，我们都能提供专业的帮助和支持。

托福口语短期突破：两周练到28分！大家好，我是国内普通本硕毕业生，非国际学校出身。本科前只在中部省份读书，英语教育相对落后。之前一直是“哑巴英语”，口语很差。但经过两周的集中训练，我拿到了28分的托福口语成绩！今天我想和大家分享一下我的备考策略，希望能帮到你们。练习环境：别一个人练！𐟓 首先，练习环境很重要！不要一个人在小房间里练习。推荐去楼梯间、走廊等公共场所，模拟考试时的嘈杂环境。这样练习不仅不会打扰到别人，还能让你更适应考试时的环境。分题型练习：逐步突破𐟓ˆ 刚开始时，我按题型练习，每天做5-10组同一题型的题目。这样可以快速熟悉各种题型，了解自己需要改进的地方。后期再开始练习整套题目。反馈与调整：不断优化𐟔„ 反馈非常重要！要根据自己的情况调整训练策略。比如，我一开始经常在一个点上卡壳，然后加好几句解释这个点，导致后面没时间说。于是我开始训练自己精确表达和控制时间的能力。后来发现经常想不到过渡词，所以在记笔记时用符号表示不同逻辑关系的转接词。笔记方法：关键词+逻辑符号𐟓 我针对自己的情况设计了记笔记的方法。因为经常说完一句想不到下一句，所以只记录关键词和逻辑符号。这样在说的时候，每说完一个关键词就知道用什么过渡词开启下一个关键词。练习时按照这个模式练习，保证你看到一个笔记图就大概知道怎么看图说话。时间管理：临场应变⏰ 对于口语的后三题，有了上述笔记系统之后，在记完笔记之后你已经知道你的回答的整个流程是什么样了。因此，在准备的30秒或20秒内，你只需要完善一下刚才的笔记就行了，把一些没来得及记下的关键词和逻辑剪头补上一下，等beep之后就可以直接看图说话啦！第一题：自由发挥𐟤” 对于第一题可能就更难一些，因为15秒的时间我们不太可能从零开始写一个详细的笔记出来。我一般就写下两个理由，然后后面的只能自由发挥。但因为是日常话题，所以可能会有更多比较好用的例子，经过练习也能比较流利地讲出来。保持心态平和𐟒ꊨﴤ𚆨🙤𙈥䚯𜌦ˆ‘回答的也不完美！卡顿、说错词、没说完等情况时有发生。大家还是要保持心态平和！把好运分给大家！希望这些经验能帮到你们，祝大家都能取得好成绩！

Python开发者必看！LLM指南近年来，AI在语言理解与生成方面取得了惊人的进展。随着深度学习的快速发展，语言AI系统现在能够更有效地编写和理解文本。这一趋势推动了新功能、产品和整个行业的崛起。对于Python开发者来说，掌握这些能力至关重要。本书将教你如何利用预训练的大型语言模型（LLM）来执行各种任务，如文本分类、聚类和搜索。你将学习如何构建高级LLM流水线，以聚类文本文档并探索它们所属的主题。此外，你还会了解如何构建超越关键词搜索的语义搜索引擎，使用密集检索和重新排名等方法。本书还将深入探讨LLMs的训练过程，以及如何为特定应用优化LLMs。你将学习到生成模型微调、对比微调和上下文学习等方法，以适应不同的应用场景。通过阅读本书，你将掌握如何使用现有库和预训练模型进行文本分类、搜索和聚类，从而更好地理解和应用这些先进的语言技术。

大模型时代：提示优化技术的五大策略在大语言模型（LLMs）的世界里，优化模型输出有两种主要途径：微调和提示优化。微调虽然有效，但需要大量数据和资源，而提示优化则通过调整输入提示来引导模型输出，显著减少了计算资源和时间。因此，“提示工程师”这一职业在LLMs的发展中显得尤为重要。 𐟔 提示工程(Prompt Engineering)：人类智慧的结晶提示工程是一种直观且强大的方法。通过编写和测试纯文本提示，用户可以指导模型生成所需的输出。这个过程包括构建提示、提供上下文以及使用关键词。由于操作简单易懂，人类用户可以轻松进行调整和优化，快速获得理想结果。 𐟛 ️ 软提示调优(Soft Prompt Tuning)：参数的高效调整软提示调优通过对输入提示的嵌入进行细微调整，而不是直接修改模型参数。这种方法利用一个较小的可训练模型来优化提示的数值表示，保持LMM的核心参数不变。特别适用于资源有限的公司，是一种高效的选择。 𐟤– 自动提示(Auto-Prompt)：智能化的自动优化自动提示通过向初始提示模板添加“触发令牌”来优化提示。触发令牌作为线索，引导模型给出合适的回应。此方法能自动生成高效的提示，减少了人类干预，提高了工作效率。 𐟎𜺥Œ–学习(Reinforcement Learning)：智能试错学习强化学习也是一种有效的提示优化方法。RL通过试错学习找到最佳的输入提示，以获得理想输出。模型输出的质量作为奖励信号，优质提示公式被视为不同的动作，这种方法能发现人类无法预测的高效提示方案。 𐟓ˆ 总结：提示优化的未来总的来说，提示优化方法资源消耗少，反馈快，是未来通用人工智能发展的重要手段。而提示工程师这一职业也因此变得愈加重要，甚至成为行业热门。对许多人工智能公司来说，未来之路在于能否摆脱对模型微调的过度依赖，通过提示优化取得突破。

𐟚€ 面试72小时准备攻略，轻松脱颖而出！ 𐟔 了解面试官（信息就是力量！）在HR发送的面试邀请邮件中，通常会附上面试官的姓名。这是一个重要的信息来源！ 𐟔Ž 利用LinkedIn：结合公司名字，找到面试官的资料，查看他的工作经历和擅长的技能。 𐟓ˆ 根据面试官的经历调整准备：针对他的技术背景，准备好简历中相似的项目和经历。找到与对方价值观的共鸣点，面试中适时提到。 𐟓ˆ 简历打磨（CV是面试准备的核心！）很多人为了提高AI筛选率，用ChatGPT优化简历，但对“改良版”并不熟悉，特别是新增的专业词汇和细节，一旦被问到，很可能“翻车”。 𐟓– 对着简历重新准备故事：重点是关键词，CV中和JD重合的部分，务必要准备对应的故事，且讲得清晰流畅。 𐟎𐆧Ž†和面试官的背景结合：选择最能吸引面试官的内容作为重点陈述。 𐟑堦衦‹Ÿ面试（付费也值得！）模拟面试是最有效的实战训练，尤其是针对具体岗位的个性化准备。 𐟑堦‰𞩝 谱的模拟人：通过关系找认识的，或者通过机构找好的导师。 𐟤– AI模拟面试软件：今年开始很多这样的软件，需要推荐可以问我。 𐟓ˆ 模块化做题（高效利用准备成果！）当你深入理解岗位业务后，立即扩大战果，利用现有资源投更多类似岗位。 𐟔 总结面试关键词：从模拟中提炼岗位的核心技能和业务方向。 𐟓頦‰𙩇投递类似岗位：打开LinkedIn等平台，找到其他公司相似岗位（尤其是使用相同技能的职位），直接投递。

我被这本LLM新书彻底征服了！𐟌Ÿ 𐟓š 这本书简直是LLM领域的圣经！它深入浅出地讲解了如何利用预训练的大型语言模型，将其能力应用到各种场景中，比如文案生成、摘要提取等等。更棒的是，它还介绍了如何构建一个超越关键词匹配的语义搜索系统，让你的搜索更具智能性。 𐟒ᠥœ襮ž际操作中，这本书指导你如何搭建一个高级的大型语言模型流水线，以便对文本文档进行聚类并深入探索它们的主题。通过采用密集检索和重新排名等技术，你可以构建出更为智能的语义搜索引擎，彻底颠覆传统的关键词搜索。 𐟓š 此外，这本书还详细讲解了如何应用现有的库和预训练模型进行文本分类、搜索和聚类等操作。通过学习基础Transformer模型的架构，比如BERT和GPT，你可以更好地理解这些模型的工作原理。 𐟔 书中还深入探讨了大型语言模型的训练过程，特别是基础Transformer模型的架构，例如BERT和GPT。你还会了解到如何为特定应用优化大型语言模型，包括生成模型微调、对比微调和上下文学习等多种方法。 𐟌Ÿ 总的来说，这本书提供了丰富的实践指导，帮助你在利用大型语言模型方面取得更多的价值。无论你是初学者还是资深开发者，这本书都值得一读再读！

MidJourney秘籍：魔法咒语！如果你刚开始使用MidJourney，可能会发现生成的图像有些不尽人意。别担心，这可能是因为你的“魔法咒语”还没有念对！作为一个已经玩MidJourney一段时间的老手，我总结了一些小技巧和公式，真的非常好用哦～什么是MidJourney的“魔法咒语”？𐟧™‍♂️ 在MidJourney中，你可以通过输入特定的指令来生成你想要的图像。这些指令就像魔法咒语一样，可以控制图像的各个方面。下面是一些基本的元素：主体：也叫主题，比如你想画一个人还是一条狗。环境：可以是地点、物件、动作等，比如海边、咖啡杯、跑步动作等。风格：图像风格、艺术家风格等，比如新海诚风格。媒介：照片、插画、雕塑、壁画、树脂、大理石等。构图/镜头：居中构图、特写、全景等。灯光/色彩：柔和灯光、伦勃朗灯光、马卡龙色等。质量：高清画质、8K、降噪和精细细节等。命令：宽高比、seed等。使用技巧𐟓š 掌握MidJourney训练模型：这样可以让你的创作更高效。使用55个生成图片关键词：让你的作品脱颖而出。揭秘提示词：轻松操控图像创作。生成高度一致的数字角色图像：打造统一风格的动漫角色。优化SD WebUI工作流：MidJourney帮你轻松修复图像。关键词与参数详解：让你的创作更精准。五步指南：提升MidJourney生成图像效果的完美度。打造动漫角色统一风格：掌握MidJourney的5个技巧。关键词汇总：助力你的AI绘画之旅。探索MidJourney与NjivV5：二次元AI绘画的新选择。快速生成IP形象三视图：五步走，MidJourney助你快速生成IP形象三视图。发现Materialize：强大的贴图转换工具。确保角色风格统一：掌握MidJourney的5个技巧。热门关键词教程：让你的作品更受欢迎。高效使用技巧总结：让创作更高效。总结𐟓 在使用MidJourney时，不一定每个公式元素都要有，但掌握这些基本元素和技巧，你就能更轻松地创造出你想要的图像啦！希望这些小技巧能帮到你，快去试试吧！

如何用Chat GPT打造百度爆款笔记？ 𐟓š 概念引入 Chat GPT 是什么？它能做什么？ Chat GPT 是由Open AI开发的人工智能聊天机器人程序。它目前主要通过文字方式与用户交互，但也可以处理复杂的语言任务，如自动生成文本、自动问答和自动摘要等。在百度这样一个内容平台上，如何利用Chat GPT进行内容营销呢？ 𐟌𑠥Ÿ𙥅𛨿‡程通过向Chat GPT“投喂”百度的内容，可以培养它在该平台上的表现。以下是具体步骤：明确告诉Chat GPT，百度的文案风格独特： 𐟑€ 标题要吸引眼球一个引人注目的标题是文章成功的关键。Chat GPT需要了解用户在百度上的点击和阅读习惯，以生成优秀的标题。内容要生动有趣，含有emoji表情 𐟓 文案需要包含个人体会 Chat GPT在许多知识领域都能给出详细和清晰的回答，插入个人体会会效果更好。结尾引导用户点赞通过Chat GPT优化关键词和话题标签，可以要求它撰写任何领域的爆款文案。 ⚠️ “批评”Chat GPT 如果Chat GPT无法给出你想要的内容，你可以批评它，并指出哪一点不正确，引导它给出更加具体的内容。不断训练Chat GPT可以帮助它更好地理解你的需求。如果Chat GPT给出的答案正确，你应该表扬它，让它知道它的回答是有帮助的。把它当成一个人来对待。如果它给出的一些答案非常标准或机械化，你应该告诉它你希望它能够更加灵活，以更人性化的方式回答问题。 𐟓 最后总结总结一下，从内容角度上看，运用Chat GPT生成百度爆款文章需要做到以下几点：把Chat GPT当作是你的同事让Chat GPT明确百度的内容运作规则与习惯不管Chat GPT回答的对或者不对，都要与它沟通，因为Chat GPT是有记忆的。今天的分享就到这里了，如果觉得有用的话请点赞收藏关注一下我吧，干货内容持续更新

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