大模型是新方向、新学科，跟随作者分享多多学习

从作者的实践来看，LLM微调能够充分发挥预训练模型的基础能力,在大幅缩短训练周期、提升模型泛化性、简化部署迭代等方面更具优越性，值得我们借鉴学习。

AI大模型科普文，值得深入研究。目前是否有开源的大模型及其数据集可供参考研究的？

在机器学习（ML）领域，我们通常专注于针对特定指标进行优化，无论是特定的基准测试分数还是业务关键绩效指标。为了实现这一目标，我们通常会训练一个或一组模型来执行特定的任务。然后，我们会对这些模型进行微调和调整，直到性能达到令人满意的水平。然而，这种单一任务训练的方式往往...(more)

这篇文章深入解析了大型语言模型LLM的微调（Fine Tuning）方法，对于希望深入了解LLM训练和优化过程的读者来说，这是一篇非常有价值的技术文章。首先介绍了LLM Fine Tuning的基本原理，为后续的方法解析奠定了理论基础。接着，文章详细列举了三种常见的LLM Fine Tuning方法，每种方法...(more)

这是一篇很有价值的文章,内容丰富且实用。文章首先介绍了大模型技术的背景和现状,阐述了构建本地知识库问答应用的需求。然后详细分析了基于检索增强生成(RAG)技术路线的实现思路,对处理过程进行了清晰的阐释。接着对目前主流的开源大模型进行了横向对比,为模型选型提供...(more)