过去两年，生成式人工智能（AI）的浪潮席卷全球。从 ChatGPT 到 Claude，再到国内的 GLM、通义千问、文心等，大语言模型（LLM）已成为推动 AI 发展的核心引擎。

传统的大语言模型（LLM）如GPT、LLaMA等主要处理文本序列，基于Transformer架构在自然语言处理任务上取得了巨大成功。

LangChain是一个利用大语言模型的能力开发各种下游应用的开源框架，它的核心理念是为各种大语言模型应用实现通用的接口，简化大语言模型应用的开发难度，主要的模块示意图

大型语言模型（LLMs）因其在自然语言理解与生成方面的强大能力，在问答（QA）任务中展现出卓越表现。

大家好！👋 在人工智能浪潮之巅，大语言模型（LLM）无疑是最耀眼的明星 ✨。从 ChatGPT 的惊艳问世，到 LLaMA、Qwen、DeepSeek 等模型的持续迭代，它们强大的语言理解、生成和推理能力正在深刻改变着我们的世界。

传统的大语言模型（LLM）如GPT、LLaMA等主要处理文本序列，基于Transformer架构在自然语言处理任务上取得了巨大成功。

对于希望尝试大模型训练的同学来说，从 LLaMA-Factory 入手是一个非常不错的选择！在实际工作中，也经常用到 LLaMA-Factory 进行模型训练。

今天介绍阿里云开源的ModelScope Swift（ms-swift）——专为移动端优化的大模型开发框架，让开发者能在本地运行百亿参数大模型，速度比传统方案快3倍！GitHub上线首周即破2k Star。

本文重点介绍大模型意图识别能力在智能电视核心链路中的落地过程和思考，对比了基础模型、RAG 、以及7b模型微调三种方案的优缺点。

《Building LLM Apps》这本书是一份全面而实用的指南，它不仅介绍了大型语言模型（LLM）的基础知识和前沿技术，还深入探讨了如何将这些模型应用到实际的AI应用中。