相信大家对Spring都有一定的了解,本篇文章我们会针对Spring底层原理,在海量的Spring源代码中进行抽丝剥茧手动实现一个Spring简易版本,对Spring的常用功能进行手写模拟实现。
本文介绍了一种对高基数类别特征非常有效的编码方式:平均数编码。详细的讲述了该种编码方式的原理,在实际工程应用中有效避免过拟合的方法,并且提供了一个直接上手的代码版本。
这一章介绍通过扩写,改写,以及回译等半监督样本挖掘方案对种子样本进行扩充,提高种子指令样本的多样性和复杂度,这里我们分别介绍Microsoft,Meta和IBM提出的三个方案。
主要增加对容器创建 MySQL、Mongo 时对 数据文件,日志,配置,网络,时区,端口映射,密码 的配置,更贴合生产环境的实际使用
总结下指令微调、对齐样本筛选相关的方案包括LIMA,LTD等。论文都是以优化指令样本为核心,提出对齐阶段的数据质量优于数量,少量+多样+高质量的对齐数据,就能让你快速拥有效果杠杠的模型