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osFoundry
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LoRA 微调训练约 1% 的 LLM 参数，专注于适配器和冻结权重
LoRA 微调是一种用于调整大型语言模型的技巧，它仅训练模型参数的一小部分，通常在 1-2% 左右。该过程涉及在特定层（如 Transformer 块中的线性投影）添加小的适配器矩阵。虽然可训练参数很少，但大部分内存使用量来自冻结的基础模型权重，这些权重在训练过程中通常以更高的精度加载。训练步数也是一个关键因素，只需几百个示例和几个 epoch 即可改变模型的语气或风格，而不是传授新知识。
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服务器端控件增强AI邮件代理的安全性
为防止AI邮件代理发送意外或恶意消息，开发者可以实施服务器端控件，而不是仅仅依赖提示指令。这些控件包括将代理限制在特定的子地址、限制其在现有线程内回复、强制执行每日和每小时发送限制，以及要求人工批准发送给新收件人的电子邮件。这些措施确保AI代理不能独立转发敏感信息或进行未经授权的通信。