用LLM实现文本二分类，微调base模型还是微调chat模型比较好？

我想用开源LLM（例如chatglm，baichuan）实现文本二分类（比如正负情感分类），有一组训练数据可以用于微调模型，提升分类性能，这时候应该选择base模型还是chat模型？

有没有LoRA更好的大模型微调方法？

打算申请个三个月单次的旅游签证去玩玩，时间七天左右。查到机票的话是飞大阪比较便宜，想问一下大阪有什么玩的么，因为看了几个旅行博主的视频感觉大阪和国内的一般城市没什么区别（请赐教），个人比较想看非常繁华的东京夜景，和富士山，再体验一下日本的温泉，如果时间允许打卡一下动漫的场景。希望大家能给些建议，谢谢啦，目前预算不算往返机票一万元。

现在公路自行车很多人骑，通勤适合吗？

我觉得想花的钱就应该花，谁都不知道明天和意外哪个先来，所以能活着就是最大的幸福

最近使用大语言模型开发应用时，常常需要llm直接输出JSON格式的内容。但经常会出现输出的格式不符合要求。有什么比较好的方法吗？

在校学生，最近看ChatGPT这么火也想学习一下，GPT-2的模型稍微看懂了。然后看开源的模型很多，ChatGLM，CPM，Llama，bloom等，从哪个模型开始学习比较好？