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[约炮心得]从女技师视角分享，怎么成功约炮足疗女技师去开房的方法，有需要的收藏自用    哈喽，大家好，我是做足疗的小玉，这次以个人经历聊聊关…https://xxoofuli.com/5343.html很多人私信问有没有靠谱的一对一视频平台，想撸管的时候用不用到处找了。这里分享几个自用的一对一视频平台，可以自由调教指挥小骚货扣穴揉奶舔舌，对着00后粉色嫩穴和雪白的奶子沉浸盯射，尽情享受真实性爱之外的快感，比做爱看片刺激多了，有需要的自取。[使用心得]：以下平台都替你们试过了，接通视频后尽快指挥调教，事多不愿意配合的就换，平台上妹子这么多，别浪费时间。平台传送：——————[重磅整理]优质国产成人福利电报频道群组：

最近因为一个契机，我从头开始参与基础大模型的训练开发。亲身经历去实践这个过程令我兴奋，也让我学到很多。有一些心得体会可以分享：

最近因为一个契机，我从头开始参与基础大模型的训练开发。亲身经历去实践这个过程令我兴奋，也让我学到很多。有一些心得体会可以分享：1.人们常说GPT模型学习了整个互联网的数据，听上去只要能够把整个互联网爬下来就可以了，这个说法并不准确。训练的原始数据的确是来自互联网（CommonCrawl和私域的内容），但是实际拿来训练用的只是其中的子集——一个精心挑选的高质量子集。SamAltman和LexFriedman的访谈中说过，他们在数据上的大部分努力是去筛选信息，而不是堆积信息。原始数据需要经过大量的筛选、去重、格式化的处理，这个过程耗时耗力，也往往被忽视，但却是至关重要的。2.随着模型的参数上到百亿甚至千亿，很多新的能力开始涌现，而很多工程上的麻烦也随之而来。为了应对如此庞大的数据和模型体量，系统里几乎每个角落都需要优化，从数据处理、切分、训练时的样本和机器分布、梯度下降的稳定性、存储等等，各个方面都需要对应做提升，避免成为短板。一个成功的大模型背后离不开几十上百个细节的工程优化。3.一个还不成熟、有待考验的心得：现在想要做一个LLM，你并不需要一支庞大的团队。你只需要不到10个有经验、有行动力、能够高效合作的工程师就可以了。Meta、OpenAI、HuggingFace等团队都为这个生态提供了非常实用的轮子，只要使用得当，就可以获得明显的助力。当然，人数上可以精简，GPU计算资源还是得管够。