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前面在4.中提到了Lora，我也曾在别的回答中提过Lora真是本世纪最美女名，因为真的是个人微调的一大福音。如果你想细致了解，可以看看这篇CW不要無聊的風格：当红炸子鸡 LoRA，是当代微调 LLMs 的正确姿势？我在这里也具体来讲讲：首先肯定是要搬上来这张图的：

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模

层归一化 Layer Norm 在 大语言模型 LLMs 中的不同位置 有什么区别么？如果有，能介绍一下区别么？在大语言模型（Large Language Models）中，Layer Norm（层归一化）可以应用在不同位置，包括输入层、输出层和中间隐藏层。这些位置的归一化有一些区别：输入层归一化：在输入层应用 Layer Norm 可以将输入的特征进行归一化，使得输入数据的分布更加稳定。这有助于

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

程序员35岁后，无人问津、被下岗，说到底还是中国互联网企业普遍短命和中国程序员新人不断涌现导致的，前者是岗位的缩减，后者是供应的增加，两者一叠加，35岁程序员就成了背锅侠。

微调是一种有监督的技术手段，是在已具备广泛知识基础的大型预训练语言模型上，利用针对性的数据集实施额外的训练过程，旨在使模型更精准地契合特定任务需求或深入某一专业领域。微调的核心目标在于实现知识的精细化灌输与指令系统的精确匹配，所以 SFT 的重点是学习样式和指令，而非知识注入。当前实践中，微调主要分为全参数微调和部分参数微调，下面详细说一下这两个方式的特点和技巧。01 全参数微调有什么技巧？主要是

整体来说面试还是有一些难度的，还是要好好准备。

LangChain是一个用于构建和运行大型语言模型应用的开源框架。它提供了一套工具和组件，帮助开发者将大型语言模型（如 GPT-3）与其他工具和API结合，以完成更复杂的任务。1、LangChain包含哪些核心概念?Components:可重用的模块，例如API调用、数据库查询等。Chains:将多个Components链接在一起以完成特定任务的流程。Prompt Templates: 用于指导语

case1:关于多轮对话。比如用户与大模型对话3轮后，间隔时间足够长（比如30分钟），接着上一个问题问问题，大模型能够结合上文进行回答吗？case2:基于银行场景开发的智能客服，用户说”我想要办理VISA，该怎么办理"，大模型怎么才能判断是办理VISA信用卡而不是签证？