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RSS订阅原创 【山东大学软件学院创新项目实训】数据处理
可以看出模型已经建立了自我认知，“你是一个擅长创作富有情节和趣味性的英文学习故事的助手，故事需自然地融合指定单词，帮助记忆。但模型并不能稳定地产生正确输出（有时会在故事的5句话中会有重复的句子，并且一旦出现这种状况之后就会频繁发生），并且有时故事的逻辑性并不强，只是把每个单词的句子强行拼接。我们尝试基于ROCStory构造数据集用于在微调过程中增加LLM生成故事的逻辑性和连贯性，这需要两方面的能力，对故事的理解（逻辑性）以及生成故事的能力（连贯性）。例如: {X 扔出，拉出 X，告诉 X，?
2025-04-12 23:03:47
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原创 【山东大学软件学院创新项目实训】大模型微调调研
SFT有监督微调Supervised Fine-Tuning：通过提供⼈⼯标注的数据，进⼀步训练预训练模型，让模型能够更加精准地处理特定领域的 任务 除了 “ 有监督微调 ” ，还有 “ ⽆监督微调 ”“ ⾃监督微调 ” ，当⼤家提到 “ 微调 ” 时通常是指有监督微调。通常⽤于通过将⼤模型（教师模型）的知识转移到⼩模型（学⽣模型）中，使得⼩ 模型能够在尽量保持性能的同时，显著减少模型的参数量和计算需求。提⾼模型对企业专有信息的理解、增强模型在特定⾏业领域的知识、获取和⽣成最新的、实时的信息。
2025-04-06 21:09:14
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原创 【山东大学软件学院创新项目实训】(二)环境配置
写一个前端的测试界面，并且在router文件夹下的index.js配置了一下路由。测试成功，至此，已经完成了前后端开发环境的配置与链接，数据库与后端的连接，可以准备进一步的开发。先创建一个创建一个spring boot框架的项目。在UserController里调用这个方法，并命名请求路径。先在vue.app里配上动态路由。在UserService里写获取所用用户的方法。先创建一个基础的VUE项目。至此，前端开发环境已经创建完成。在前端测试页面调用这个方法并将结果展示出来。在pom.xml引入依赖。
2025-03-21 12:43:00
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原创 【山东大学软件学院创新项目实训】(一) 项目介绍
然而，现有的英语学习工具普遍存在一些明显的缺陷，难以满足用户的多样化需求：依赖固定的模板和通用内容，缺乏个性化定制，无法根据用户的学习进度、职业背景或兴趣提供针对性的学习内容；基于DeepSeek的上述优势，结合大模型的英语学习助手项目应运而生，旨在利用其强大的语言处理能力和深度思考功能，为用户提供更加智能化、个性化的英语学习体验，帮助用户在学术和商业领域都能“大显身手”，让更多人受益于AI技术的进步。该功能摒弃了传统固定词书的局限性，实现了智能化、定制化的学习内容推送，显著提升了用户的学习效率与体验。
2025-03-16 23:11:21
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空空如也
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