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- 本文将开源数据处理为大模型微调需要的数据，是大模型训练微调的基础步骤。实验考试占比10%。 本文将开源数据处理为大模型微调需要的数据，是大模型训练微调的基础步骤。实验考试占比10%。
- 本文详细讲解了大模型训练的数据处理和文本分词的技术，笔试占比 6%。 本文详细讲解了大模型训练的数据处理和文本分词的技术，笔试占比 6%。
- 本章主要介绍了小模型和大模型训练数据集的差异性，并详细讲解了大模型训练过程中使用的数据类型。笔试占比3%。 本章主要介绍了小模型和大模型训练数据集的差异性，并详细讲解了大模型训练过程中使用的数据类型。笔试占比3%。
- 本章介绍了大模型的特性、发展以及业务流程，笔试占比10%。 本章介绍了大模型的特性、发展以及业务流程，笔试占比10%。
- 反向扩散过程是从一张完全高斯噪声图片中，逐步去除噪声，来生成一张图片。但是噪声的数据是很难直接获得的，所以噪声使用神经网络来模拟。 反向扩散过程是从一张完全高斯噪声图片中，逐步去除噪声，来生成一张图片。但是噪声的数据是很难直接获得的，所以噪声使用神经网络来模拟。
- 反向扩散算法是基于正向扩散算法的。直观上讲，这是合理的，因为对于给定的噪声图像，很难猜测是哪个更低噪声的图像产生了它，但是如果已经有起始图像，这样就比较容易解决。 反向扩散算法是基于正向扩散算法的。直观上讲，这是合理的，因为对于给定的噪声图像，很难猜测是哪个更低噪声的图像产生了它，但是如果已经有起始图像，这样就比较容易解决。
- CLIP 模型将图像转换为嵌入，嵌入作为 GPT-2 的提示词，生成图像的描述文本。 CLIP 模型将图像转换为嵌入，嵌入作为 GPT-2 的提示词，生成图像的描述文本。
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- 根据 Transformer 架构的特点，Transformer 可以处理任何序列数据，不仅适用于文本，还适用于图像。与卷积神经网络相比，Transformer模型也能够取得出色的结果。 根据 Transformer 架构的特点，Transformer 可以处理任何序列数据，不仅适用于文本，还适用于图像。与卷积神经网络相比，Transformer模型也能够取得出色的结果。
- 本文主要是打通从原始数据到模型训练/推理时所期待的字符串格式这一流程。 本文主要是打通从原始数据到模型训练/推理时所期待的字符串格式这一流程。
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