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本文首先将阐述强化学习(RL)和监督微调(SFT)在实现方式上的区别,然后通过一个具体案例,详细说明如何对奖励函数进行优化。监督微调(Supervised Fine-Tuning,简称 SFT)相当于作为老师,自己先列出很多问题,再告诉模型标准的回答,比如用数据(训练集)教它:我们让模型一遍又一遍模仿训练语料中的标准答案,直到我们符合要求。:安全、稳定:模型永远只能模仿,不太能创造性地发现新答案。
计算机视觉领域从传统的卷积神经网络(CNN)ResNet,到基于 Transformer 思想的 Vision Transformer(ViT),再到在跨模态语义对齐上大放异彩的 CLIP,直至如今具备复杂交互与生成能力的视觉语言模型(VLM),视觉建模正一步步向多模态、交互化、生成化的方向演进。(5)这种设计不仅赋予模型强大的视觉感知能力,同时结合文本生成模块,Florence-2 能够通过简单
接下来就可以正式在本地启动 TEN Agent 平台,并将前面搭建的智能体(Dify)、语音能力(Azure Speech + Agora)和虚拟形象(Trulience)三大模块完整串联起来,构建真正听说想演的实时AI数字销售助理!接下来将进入 Trulience 平台,为 AI Sales Avatar 生成她的“数字人外貌与演绎能力”,也就是构建她的虚拟形象,让她不仅能听、说、想,还能真实地
极客说」 是一档专注 AI 时代开发者分享的专栏,我们邀请来自微软以及技术社区专家,带来最前沿的技术干货与实践经验。在这里,您将看到深度教程、最佳实践和创新解决方案。关注「极客说」,与行业顶尖专家一起探索科技的无限可能!本文完整的测试代码位置大语言模型(LLM)最近发展得非常快,一动就是好几亿甚至上百亿的参数,让很多 AI 工程师在微调这些大模型时犯了难。Unsloth 这个框架,原本主要是靠支持
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作者:卢建晖 -微软高级云技术布道师「极客说」 是一档专注 AI 时代开发者分享的专栏,我们邀请来自微软以及技术社区专家,带来最前沿的技术干货与实践经验。在这里,您将看到深度教程、最佳实践和创新解决方案。关注「极客说」,与行业顶尖专家一起探索科技的无限可能!
魏新宇微软 AI 全球黑带高级技术专家著有《大语言模型原理、训练及应用》《金融级 IT 架构与运维》《OpenShift 在企业中的实践》v1&v2、《云原生应用构建》。想了解更多 AI 知识欢迎关注作者书籍和Github。
作者:胡强辉 -微软 AI 全球黑带高级技术专家「极客说」 是一档专注 AI 时代开发者分享的专栏,我们邀请来自微软以及技术社区专家,带来最前沿的技术干货与实践经验。在这里,您将看到深度教程、最佳实践和创新解决方案。关注「极客说」,与行业顶尖专家一起探索科技的无限可能!在全球数字化浪潮的推动下,大语言模型凭借其卓越的自然语言处理能力,引领着自然语言理解与生成的新纪元。但与此同时,数据随之呈爆炸式增
Azure AI Agent Service 更多是对特定智能任务的单 Agent 进⾏定义,比如你可以定义⼀个数据挖掘的智能体,也可以定义⼀个链接 Azure Function 的智能体,更可以利⽤ Function Calling 接入第三⽅邮件发送服务的智能体等。
作者:胡平 -微软云人工智能高级专家「极客说」 是一档专注 AI 时代开发者分享的专栏,我们邀请来自微软以及技术社区专家,带来最前沿的技术干货与实践经验。在这里,您将看到深度教程、最佳实践和创新解决方案。关注「极客说」,与行业顶尖专家一起探索科技的无限可能!