BIOS Functions Instruction -- Part-1

博客介绍了BIOS的四大主要功能。一是POST,在加载操作系统前测试硬件确保其正常运行;二是引导加载程序,定位操作系统并移交控制权;三是作为操作系统与硬件的接口软件;四是BIOS/CMOS设置,可配置硬件及系统设置,如密码、时间和日期。

BIOS has 4 main functions:

1. POST - Test computer hardware insuring hardware is properly functioning before starting process of loading Operating System.

2. Bootstrap Loader - Process of locating the operating system. If capable Operating system located BIOS will pass the control to it.

3. BIOS - Software / Drivers which interfaces between the operating system and your hardware. When running DOS or Windows you are using complete BIOS support.

4. BIOS / CMOS Setup - Configuration program. Which allows you to configure hardware settings including system settings such as computer passwords, time, and date

Instruction - tuning即指令调优,是一种通过对模型提供明确指令或任务描述,从而提升其在特定任务上表现的技术。该方法通过预先定义好的任务说明对模型进行微调,使模型能更好地理解和执行特定任务,核心在于模型不仅接受输入数据,还能理解任务具体要求并依据指令完成任务[^1]。 其原理是在对目标任务做Prompt - tuning之前,先在其他若干任务之上做Prompt - tuning,且prompt - tunning方法应为指令式而非生成式,因为生成式较难且只适用于本任务,缺乏迁移能力[^2]。 在应用方面,大模型微调已从科研实验走向工业应用,Instruction Tuning强化了指令理解能力,对企业的系统化能力提出了更高要求。在2022年底至2023年初的AIGC浪潮中,像OpenAI的ChatGPT、GPT - 4等超大规模模型的成功得益于强大的Prompt - Tuning技术,其中就包括Instruction - Tuning,它通过构建详细的任务指令集,使模型能根据不同指令产生相应输出,增强了模型的通用性和适应性[^3][^4]。 相关技术资料可参考在Prefix - Tuning中关于训练参数配置、训练器创建、模型训练和推理的内容。例如配置训练参数时,可设置输出目录、每个设备的训练批次大小等;创建训练器时要指定模型、参数、训练数据集等;进行模型推理时,将模型移到GPU上,对输入进行编码后使用模型生成结果并解码输出[^5]。 ```python # 配置训练参数 args = TrainingArguments( output_dir="./chatbot", per_device_train_batch_size=1, gradient_accumulation_steps=8, logging_steps=10, num_train_epochs=1 ) # 创建训练器 trainer = Trainer( model=model, args=args, train_dataset=tokenized_ds, data_collator=DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, padding=True), ) # 模型训练 trainer.train() # 模型推理 model = model.cuda() ipt = tokenizer("Human: {}\n{}".format("数学考试有哪些技巧?", "").strip() + "\n\nAssistant: ", return_tensors="pt").to(model.device) print(tokenizer.decode(model.generate(**ipt, max_length=256, do_sample=True)[0], skip_special_tokens=True)) ```
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