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本文主要分享如何使用 LLaMAFactory 实现大模型微调，基于 Qwen1.5-1.8B-Chat 模型进行 LoRA 微调，修改模型自我认知。本文的一个目的：基于模型进行微调，修改模型自我认证。修改前对于模型，用户问你是谁？时模型一般会回答我们希望在微调之后，对于同样的问题，模型能回答。
阿里通义千问的 Qwen2-VL 是一款具有强大功能和优异性能的视觉语言模型，它的发布为多模态技术的发展带来了新的机遇。无论是在视觉理解能力、多语言支持还是视觉智能体能力方面，Qwen2-VL 都表现出了卓越的性能，为各种应用场景的智能化发展提供了有力的支持。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，相信 Qwen2-VL 将在未来发挥更加重要的作用。
有 nvidia 4GB 显存的设备，就可以搭建一个用于 LLM 的基本开发环境。
前方干货预警：这可能是你能够找到的，最容易理解，最容易跑通的，适用于各种开源LLM模型的，同时支持多轮和单轮对话数据集的大模型高效微调范例。
RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种先进的自然语言处理技术架构，它旨在克服传统大型语言模型（LLMs）在处理开放域问题时的信息容量限制和时效性不足。
没有消费级的 GPU，竟然都可以拥有自己的本地大模型。部署过程基本上没有卡点，一台普通的 Mac 就能搞定，太香了~
炸裂！最强开源模型一夜之间易主。阿里发布千问2.5模型，72B版本在MMLU、MATH、MBPP等大部分评测指标上都超过了Llama3 405B，甚至一些指标也超过了GPT4o。正式加冕最强开源模型新王！
炸裂！最强开源模型一夜之间易主。阿里发布千问2.5模型，72B版本在MMLU、MATH、MBPP等大部分评测指标上都超过了Llama3 405B，甚至一些指标也超过了GPT4o。正式加冕最强开源模型新王！今天要挑战用我的4GB老显卡不做量化、不做压缩，看看能不能跑起来这个72B模型。
在2024年AI大模型的面试中，常问的问题以及答案可能会涵盖多个方面，包括AI大模型的基础知识、训练过程、应用、挑战和前沿趋势等。由于我无法直接附上174题的完整面试题库及其答案，我将基于提供的信息和当前AI大模型领域的热点，给出一些常见的问题和答案示例。
作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。😝有需要的小伙伴
在"深度学习经典模型之BERT(上)"我们描述了BERT基本信息、意义、与GPT和Transformer的区别、预训练、自监督等相关信息后，本章节将介绍BERT的输入、Encoder、微调及两个主流变种。
数据飞轮的核心理念是：通过收集数据，改进模型，提升产品，进而吸引更多用户和数据，再次推动改进，从而形成正向循环。简单来说，数据飞轮的运行机制类似于一个在下坡滚动的雪球，随着时间的推移，雪球（数据）越滚越大，推动模型性能越来越好。AI产品经理在开发过程中，不仅需要关注数据的收集和利用，还需要通过合理的策略激活和加速数据飞轮的转动。一旦数据飞轮启动并进入稳定的运转状态，AI产品经理将看到“滚雪球效应”
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，
今天给大家推荐一本丹尼斯·罗斯曼(Denis Rothman)编写的关于大语言模型（LLM）权威教程！Google工程总监Antonio Gulli作序，这含金量不用多说，在这里给大家强烈推荐一下这本黑书，下面直接开始介绍！
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