调优

如何高效使用DeepSeek-R1：推理大模型调优指南

如何高效使用DeepSeek-R1：推理大模型提示工程调优指南LLM 中 DeepSeek-R1 与传统非推理模型的交互方式存在本质差异。在数学推导、代码生成等复杂任务中展现出色能力。但与通用大模型不同，推理型模型需要特殊的交互策略，博文内容列举几个常见的优化手段，帮助开发者构建高效的交互范式。

3/5/2025 3:00:00 AM

山河已无恙

终于把机器学习中的超参数调优搞懂了！！！

大家好，我是小寒今天给大家分享机器学习中的一个关键知识点，超参数调优超参数调优是机器学习中调整模型超参数以优化模型性能的过程。超参数是用户在模型训练前需要手动设置的参数，与训练过程中通过算法自动调整的参数（如神经网络中的权重）不同。这些超参数直接控制着训练过程和模型的行为，例如学习率、隐藏层的数量、隐藏层的节点数等。

11/25/2024 8:20:35 AM

程序员小寒

光明实验室基础智能研究团队携手新加坡国立大学最新突破——大语言模型的规模化联邦全参数调优，为大语言模型(LLMs)的联邦学习开辟了全新篇章！其中共一第一作者是光明实验室基础智能研究团队负责人，共一第二作者是新加坡国立大学博士生，均师从新加坡国立大学的Bryan Low教授。论文链接：, ：（LLMs）已在众多实际应用中变得不可或缺。然而，在规模化环境下对这些模型进行微调，尤其是在数据隐私和通信效率至关重要的联邦设置中，仍面临着重大挑战。现有方法通常采用参数高效微调（PEFT）来减轻通信开销，但这通常以牺牲模型性能为

9/23/2024 10:32:00 AM

新闻助手

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