多任务学习(MTL)通过共享表示来同时训练模型以处理多个相关任务，提高泛化能力和个体任务的适应能力。参数共享策略包括硬参数共享和软参数共享，需考虑任务相关性、模型复杂度和训练数据量等因素。

文章介绍了在AzureAKS集群中，如何基于AzureADAuthenticationwithKubernetesRBAC和AzureADAuthenticationwithAzureRBAC两种认证模式，对集群管理员、应用管理员、项目应用管理员和项目应用只读人员进行授权。重点是授权的角色和权限范围，以及如何在命令行和portal上查看和操作对应资源。

本文介绍了如何基于开源大模型快速构建本地知识库应用，包括知识库构建需求、数据挖掘和价值利用、语义知识检索、LLM大模型概述、知识库问答实现思路等方面。同时介绍了选择大模型的三个方面：业务需求、模型效果和模型性能。最终展示了RAG系统在处理大规模信息检索和理解任务时的巨大潜力。

一、任意时间点回退实时备份数据，意味着备份数据和生产数据是时刻保持一致的状态，在这种情况下，要做到任意时间点回退恢复，需要借助特...

本文介绍了大型语言模型微调的流程和技术，包括预处理、配置模型、训练模型、评估绩效、性能微调等步骤。其中，PEFT技术和LoRA技术是两种高效的微调方法，能够在保持预训练模型主干参数不变的前提下，实现高效的模型调优，为语言智能技术的应用场景拓宽了空间。