Linux下载Google Chrome

首先更新安装包

sudo apt-get update

在 Ubuntu、Debian 和 Linux Mint 上安装

输入以下命令

wget https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb
sudo apt install ./google-chrome-stable_current_amd64.deb

以下命令可以使 Chrome 在您的系统上保持最新状态

sudo apt install google-chrome-stable

卸载Google Chrome

sudo apt purge google-chrome-stable

在 Red Hat、CentOS 和 Fedora 上安装

输入以下命令

wget https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_x86_64.rpm
sudo dnf localinstall ./google-chrome-stable_current_x86_64.rpm

以下命令可以使 Chrome 在您的系统上保持最新状态

sudo dnf install google-chrome-stable

卸载Google Chrome

sudo dnf remove google-chrome-stable

在 Arch Linux 和 Manjaro 上安装

输入以下命令

git clone https://aur.archlinux.org/google-chrome.git
cd google-chrome/
makepkg -s
sudo pacman -U --noconfirm google-chrome-*.xz

卸载Google Chrome

sudo pacman -R google-chrome
### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)是一种用于改进大型语言模型行为的技术,该技术通过结合奖励模型训练和强化学习来提升训练效率与稳定性[^1]。 #### 实现机制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说,当给定一对候选响应时,DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置,而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力和执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念,在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境配置直至完成整个微调流程所需的一切细节,包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是,针对阿里云最新发布的开源LLM——Qwen2系列,文中给出了具体的实例说明,使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式,但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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