书生大模型第四期基础营作业第二关

摘要:
关卡编号:L1G2000
关卡名称:玩转书生「多模态对话」与「AI搜索」产品

一、书生·浦语

InternLM 开源模型官方的对话类产品
选择逻代码编程、文章创作、灵感创意、角色扮演、语言翻译、逻辑推理以上任意一个场景或者你自己感兴趣的话题与浦语进行对话 (轮次不限)。
在这里插入图片描述

二、MindSearch

开源的 AI 搜索引擎
使用 MindSearch 在以下三个问题中选择一个你感兴趣的进行提问

  1. 目前生成式AI在学术和工业界有什么最新进展?
  2. 2024 年诺贝尔物理学奖为何会颁发给人工智能领域的科学家 Geoffrey E. Hinton,这一举动对这两个领域的从业人员会有什么影响?
  3. 最近大火的中国 3A 大作《黑神话·悟空》里有什么让你难忘的精彩故事情节?

问题:最近大火的中国 3A 大作《黑神话·悟空》里有什么让你难忘的精彩故事情节?
在这里插入图片描述
理性的思考方式,可以参考广阔的数据,很牛x的功能

三、书生·万象

InternVL 开源的视觉语言模型官方的对话产品
体验书生·万象模型多模态能力,从图片 OCR、图片内容理解等方面与书生·万象展开一次包含图片内容的对话
在这里插入图片描述

四、MindSearch 话题挑战

分享到知乎的链接:最近大火的中国 3A 大作《黑神话·悟空》里有什么让你难忘的精彩故事情节? - 说笑的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/1915582405/answer/64862022669

### 书生大模型第四期基础岛第三 针对书生大模型第四期基础岛第三的任务,此阶段主要聚焦于通过不同参数量训练模型并结合多种微调技术来优化特定任务的表现。具体而言,在对比 xcomposer2-4khd、internVL1.5 和 llava-llama3-8b 这些具有不同参数规模的预训练模型时,采用 LORA(低秩自适应)、QLORA 及 FULL 训练方法可以有效增强模型处理少量样本学习(few-shot learning)以及专门领域内图纸识别的能力[^1]。 为了成功完成这一挑战,建议采取如下策略: #### 数据准备 确保拥有高质量的数据集用于训练和验证,特别是那些能够代表目标应用场景中的特征数据,比如工业设计图或其他形式的技术绘图。 #### 模型选择与调整 基于项目需求挑选合适的基线模型,并考虑其参数大小对性能的影响。较小的模型可能更适合资源受限环境下的部署;而较大的模型则通常能提供更好的泛化能力。 #### 微调技巧应用 利用LORA或QLORA等高效微调方式快速适配新任务,减少计算成本的同时保持较高的准确性。对于更复杂的要求,则可尝试FULL fine-tuning以获得最佳效果。 ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments model_name = "path_to_pretrained_model" model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", evaluation_strategy="epoch", per_device_train_batch_size=8, per_device_eval_batch_size=8, num_train_epochs=3, weight_decay=0.01, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=val_dataset, ) ``` 上述代码片段展示了如何设置一个简单的`Trainer`对象来进行模型微调操作。实际实现过程中还需要根据具体的任务类型调整配置项。
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