docs(verification): 更新微调效果验证部分的描述
调整了微调效果验证部分的文字描述,使其更加简洁明了,同时删除了重复的总结内容
This commit is contained in:
parent
b4da95e81e
commit
ef8b1a5115
@ -131,7 +131,7 @@
|
|||||||
|
|
||||||
\subsection{微调效果验证}
|
\subsection{微调效果验证}
|
||||||
|
|
||||||
经过微调后的模型能够对相关内容做出准确回答,图\ref{fig:after_train}展示了训练后的效果。
|
经过微调后的模型能够对相关内容做出准确回答,图\ref{fig:after_train}展示了训练后的效果,本框架将通用大语言模型定向优化为具备企业特定代码生成能力的专用模型,在保持模型通用能力的同时,显著提升了其在特定领域的表现,为企业级软件开发的智能化与高效化提供了有力支持。
|
||||||
|
|
||||||
\begin{figure}[htbp]
|
\begin{figure}[htbp]
|
||||||
\centering
|
\centering
|
||||||
@ -139,5 +139,3 @@
|
|||||||
\caption{模型微调后的效果}
|
\caption{模型微调后的效果}
|
||||||
\label{fig:after_train}
|
\label{fig:after_train}
|
||||||
\end{figure}
|
\end{figure}
|
||||||
|
|
||||||
综上所述,实验结果验证了本框架的有效性。通过文档驱动的自适应微调,成功将通用大语言模型定向优化为具备企业特定代码生成能力的专用模型,在保持模型通用能力的同时,显著提升了其在特定领域的表现,为企业级软件开发的智能化与高效化提供了有力支持。
|
|
||||||
|
Loading…
x
Reference in New Issue
Block a user