大语言模型（LLM）是非常庞大的深度学习模型，它们在大量数据上进行预训练。其底层的Transformer是一组神经网络，由具有自注意力能力的编码器和解码器组成。编码器和解码器从文本序列中提取含义，并理解其中单词和短语之间的关系。Transformer神经网络架构允许使用非常大的模型，这些模型通常包含数千亿个参数。如此大规模的模型可以摄取大量数据，这些数据通常来自互联网，也可以来自如包含超过500亿

大语言模型的微调一直是说起来容易做起来难的事儿。近日 Hugging Face 技术主管 Philipp Schmid 发表了一篇博客，详细讲解了如何利用 Hugging Face 上的库和 fsdp 以及 Q-Lora 对大模型进行微调。我们知道，Meta 推出的 Llama 3、Mistral AI 推出的 Mistral 和 Mixtral 模型以及 AI21 实验室推出的 Jamba 等开

当前大模型推理平台/引擎生态各具特色，从企业级高并发服务到本地轻量化部署，从国产硬件优化到前沿编译技术探索，每种方案都有其独到优势。选择合适的推理方案不仅需考虑技术指标，更要结合业务场景、硬件资源与未来扩展规划。未来，随着技术的不断进步和产业协作的加深，大模型推理生态将呈现出更加多元、灵活和高效的局面，为各领域在激烈竞争中抢占先机提供强大支撑。

随着人工智能技术日渐成熟和政策法规相继出台，自动驾驶领域风起云涌，乘坐无人车直达机场、横跨长江已经成为寻常事，测试路段范围进一步扩大，自动驾驶已经来到了大规模商业化的前夜。5月15日，以“曙光”为主题的Apollo Day 2024开放日在武汉百度萝卜快跑汽车机器人智行谷举行。在此次开放日上，百度Apollo重磅发布了全球首个支持L4级别无人驾驶应用的自动驾驶大模型Apollo ADFM，同时上新

对大模型的需求，本质上是对大数据的需求：当前的人工智能算法，尚无法高效地建模不同数据之间的关系， 并以此解决模型泛化的问题；从这一角度看，大模型对数据的应用，依然处于比较初级而低效的水平。可以预见到，这种方式的边际效应是明显的：数据集越大、模型越大，提升同等精度所需要的代价就越大。要想通过预训练大模型真正解决人工智能问题，看来也是不太现实的。华为云团队撰写的《预训练大模型白皮书》，将其在大模型研发

基于本地知识库的大模型搭建教程_本地知识库搭建 大模型

由于 GPT 模型具有固定的上下文长度,它们无法在单个查询中概括比上下文长度减去生成摘要长度还要长的文本。要摘要像书籍这样的非常长文档,我们可以使用一系列查询逐部分摘要文档。部分摘要可以连接在一起生成摘要的摘要。该过程可以递归进行,直到整个文档被摘要。如果为了理解后面部分需要使用前面部分的信息,则可以在摘要某点内容时,将该点之前文本的运行摘要也包括在内,这一技巧也很有用。OpenAI 之前的研究已

阿里达摩院推出的大模型，拥有千亿参数，可用于智能问答、知识检索、文案创作等场景。

在2024年2月的中央企业人工智能专题推进会上，提出中央企业要“开展AI+专项行动”，强化需求牵引，加快重点行业赋能，构建一批产业多模态优质数据集，打造从基础设施、算法工具、智能平台到解决方案的大模型赋能产业生态”。在政策指引下，国资央企正快马加鞭推动大模型布局，成为大模型落地的“新势力”。按照“”的思路，国资央企正在发挥各自之所长，挖掘场景之所需，探索中国特色的“大模型技术体系”。据不完全统计，

RAG？RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），RAG。