微调是通过在（指令，输出）数据集上训练来改善LLMs理解人类指令的能力。教程中，使用Qwen2-1.5B-Instruct模型在zh_cls_fudan_news数据集上进行微调，并借助SwanLab进行监控和可视化

我们将从“为什么要做”的战略必要性，到“做什么”的核心AI模块，再到“怎么做”的技术架构和落地路线图，为你提供一套完整的解决方案。

Cherry Studio 的定位：作为一个轻量化的知识管理与 AI 助手平台，Cherry Studio 需要一个高效、可扩展的知识库来支撑日常问答、文档检索和自动化工作流。

近半年来，整个行业都在致力于研发和应用大型模型。这涉及到算力的提升、大型模型算法的优化以及相关语料和数据的准备。行业对此非常关注，各个参与者都铆足干劲，特别是一些大型企业纷纷下水，担心被 AI 浪潮拍在沙滩上。

今天我们分享一下最值得关注的 4 款工具 —— 从单卡 到支持万亿参数的分布式集群，它们几乎覆盖了所有 LLM 微调场景，让我们看看该在什么时候用哪一个。让你一文掌握主流框架特性、性能对比与实战选型策略。

LLaMA-Factory是一个强大且易用的工具，极大地降低了大模型微调的门槛。无论你是想要进行学术研究，还是为企业构建定制化AI解决方案，它都能为你提供强有力的支持。

LLaMA-Factory的出现，彻底降低了大模型定制化的门槛。现在，即使是个体开发者或小团队，也能在有限资源下打造专属的智能助手！

如果你希望打造一个「懂你、听你、按你要求说话」的专属大模型，那么你一定要了解今天的主角：LLama Factory：一站式大模型微调平台

LangChain不仅是连接LLM组件的框架，更是一个完整的AI应用开发生态系统。它通过标准化接口、丰富的集成和灵活的架构，显著降低了构建复杂AI应用的难度，同时确保了应用的可维护性和未来兼容性。

ChatGPT是2023年最火的AI应用了。这篇文章，作者梳理了ChatGPT的工作原理，以及LLM模型的训练、优化和应用、影响和未来，对于现在AI能帮助大家工作的同时，给大家带来不一样的思考。