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本次分享将从大模型高效训练的角度详细剖析LLaMA Factory的构建动机与组成模块，包括上百种大模型的全栈微调适配原理，LoRA算子优化加速方法，多种微调Trick集成思路等等。

Gemma 模型可在您的应用以及硬件、移动设备或托管服务上运行。您还可以使用调参技术自定义这些模型，使其在执行对您和您的用户至关重要的任务方面表现卓越。

本文将探索属性图及其在提升数据表示和检索中的作用，同时借鉴 Ravi Theja（LlamaIndex AI 工程师和布道师）关于属性图的系列内容。

本文从知识图谱的原理等角度，结合一个 GraphRAG 的生动类比，说明了为什么知识图谱+RAG 的方案优于传统的 RAG 方案。

Prompt Engineering提示工程（Prompt Engineering）是一项通过优化提示词（Prompt）和生成策略，从而获得更好的模型返回结果的工程技术。

这款开源人工智能模型，你可以进行微调、蒸馏并在任何地方部署。最新的指令调优模型有8B、70B和405B版本可供选择。

将知识图谱的小颗粒数据与原先人工处理的大块数据相结合，我们可以更好地搜索需要全局 / 跨节点上下文的查询，我们通过知识图谱把大模型的推理能力和知识点分开，目前LangChain和Llama Index均支持将嵌入式向量和知识图谱结合来解决剩下30%的应用场景。

看结果，和你们的直觉一样么？你们觉得国产中文大模型第一巴图鲁是谁？你经常用哪家？可以在留言区分享讨论。

当你构建一个大规模AI系统时，你其实是在把不同的代理设计模式组合起来。每个模式都有自己的阶段、构建方法、输出和评估。