今天又来给大家推荐一本人工智能方面的书籍。

大模型的训练是无监督学习还是有监督学习？在大模型训练过程中，数据的标签是什么？如何计算损失然后进行反向传播的呢？

llama-7b模型大小大约27G，本文在单张/两张 16G V100上基于hugging face的peft库实现了llama-7b的微调。

今天给大家分享一个爆火的llama3教程，也就是下面这份：这个项目是基于Meta最新发布的新一代开源大模型Llama-3开发的，是Chinese-LLaMA-Alpaca开源大模型相关系列项目的第三期。学完这份教程，你就能掌握LLaMA3的微调部署，该项目我已经帮大家打包好了，需要的可以拿走！

本文就来介绍一种大语言模型微调的方法，使用的工具是我最近在用的 Text Generation WebUI，它提供了一个训练LoRA的功能。

ollama是一款开源的、轻量级的框架，它可以快速在本地构建及运行大模型，尤其是一些目前最新开源的模型，如 Llama 3, Mistral, Gemma等。

【预训练大语言模型】使用Transformers库进行GPT2预训练

【预训练语言模型】 使用Transformers库进行BERT预训练

本文介绍如何使用 Ollama 在本地部署 Llama 3.1:8B 模型，并通过 OpenWeb UI 和 Spring AI 来增强模型交互体验和简化 API 的调用过程。

为什么 LLM 会出现幻觉？如何缓解这种情况？使用的数据集对此现象的影响几何？本文将为您一一解答。