微调（Fine-tuning）： 让大模型“学专业课”，比如给它喂医疗数据，让它从“通用聊天员”变成“医疗助手”。

微调（Fine-tuning）： 让大模型“学专业课”，比如给它喂医疗数据，让它从“通用聊天员”变成“医疗助手”。

Model I/O 模块是与语言模型（LLMs）进行交互的核心组件，在整个框架中有着很重要的地位。

LangChain是 2022年10月 ，由哈佛大学的 Harrison Chase （哈里森·蔡斯）发起研发的一个开源框架，用于开发由大语言模型（LLMs）驱动的应用程序。

这篇文章不太适合已经有基础的小伙伴查看，因为极其基础，如果你已经入门，其实就不用往下看了。如果你是新手，完全不知道怎么用，也不会用，那其实建议你看一下，看看是否对你有所帮助。

开源仅一周，《Happy-LLM》从零开始的大语言模型原理与实践教程 GitHub star数量已经突破2.3k，成为大模型学习圈的“顶流教程”！

开源仅一周，《Happy-LLM》从零开始的大语言模型原理与实践教程 GitHub star数量已经突破2.3k，成为大模型学习圈的“顶流教程”！

本文绍了如何将领域内零散的知识文档用于微调大语言模型。首先，通过MinerU等工具将PDF、DOCX等文件统一转换为Markdown格式。

本文绍了如何将领域内零散的知识文档用于微调大语言模型。首先，通过MinerU等工具将PDF、DOCX等文件统一转换为Markdown格式。

这篇推文，就带你用 Ollama + 本地/云端 API + + LLM封装打通这条链路，做一套「自己的 AI 工作流」。