背景 随着大语言模型（LLM）在各行业的广泛应用，企业和研究团队面临将通用模型适配特定领域的迫切需求。通用大语言模型在处理特定领域任务时，往往无法满足深度需求。例如，在闭源编程语言的应用中，现有开源模型对其语法和语义的理解不足，导致在代码生成和纠错等任务中表现不佳。因此，注入领域知识并训练专属的大语言模型，成为提升开发效率和代码质量的关键步骤。 ...

租用 GPU 还是购买 GPU？ 在构建深度学习工作环境之前，首先需要综合考虑 使用周期、预算、数据隐私 以及 维护成本。如果长期（例如超过一年以上）且对数据安全要求较高，自建 GPU 服务器通常能带来更低的综合成本和更可控的环境；如果只是短期项目，或对数据隐私不敏感，那么租用云上 GPU（如 Azure、AWS、GCP 等）或使用免费平台（Colab、Kaggle）则更加灵活。 ...

摘要 股票市场是金融市场的重要组成部分，近些年来，股票市场蓬勃发展，股票价格预测和量化投资策略研究吸引了许多领域的研究学者。其中最近几年随着人工智能和机器学习的发展，学者们从传统的统计学模型迁移到了人工智能算法，尤其是在深度学习热潮掀起后，神经网络在股票价格预测和量化投资策略研究中取得了不错的效果。深度学习的目标是学习多层次的特征，通过组合低级特征构建抽象的高级特征，从而挖掘数据的分布式特征表示，基于此进行复杂的非线性建模，从而实现预测任务。其中 RNN 被人们广泛地应用在序列数据上面，如自然语言和语音。股票每天的股价，交易信息都是序列数据，因此之前有很多研究者，基于 RNN 来预测股票价格。由于基础的循环神经网络在层数过多的情况下，会出现梯度消失的问题，而 LSTM 的诞生，解决了此问题，之后出现了诸如 GRU，Peephole LSTM，BiLSTM 等 LSTM 的变体。但传统的股票预测模型有些并未考虑时间因素，有些仅考虑时间上的单向关系。因此，文中使用 BiLSTM 模型进行股票价格预测。从模型原理上来说，BiLSTM 模型充分利用了时间序列上向前，向后两个时间方向的上下文关系，并且避免了长时间序列上的梯度消失和梯度爆炸问题，能够更好地学习到对时间有长期依赖性的信息。 ...