《ChatGLM-B微调：实现行业专属大模型的详细步骤》

准备行业专属数据集，需包含至少10万条高质量文本，格式为JSON或CSV，涵盖领域内常见问答、术语及场景。清洗数据去除噪声（如特殊字符、乱码），标准化文本格式（统一标点、大小写）。划分训练集（80%）、验证集（10%）和测试集（10%），确保数据分布均衡。配置训练参数：学习率设为2e-5，批次大小（batch size）为4，启用梯度裁剪（max_grad_norm=1.0）。启动训练循环，每50

Expect脚本实战：多条件匹配与防卡死技巧

在自动化测试和系统初始化中，我们常常使用 Expect 脚本来完成一系列交互操作，比如自动输入密码、监听输出并作出响应。然而，实际项目中可能遇到多步骤输出匹配的场景：只有在 先匹配到某一行输出，再匹配到另一行输出 时，才需要做出响应。同时，如果 “testX failed” 出现了，但 “set params error” 没有在合理时间内出现，不要卡死，而是打印警告并继续。这个写法的问题在于：如

《大模型安全风险：数据泄露与 prompt 注入防护方案》

大模型在广泛应用的同时，面临数据泄露与 prompt 注入两大核心风险。数据泄露指模型生成内容包含训练数据中的敏感信息；prompt 注入则是通过恶意输入操纵模型输出，导致越权行为或隐私泄露。