本文详细介绍了如何使用Python微调大型语言模型(LLM)并借助Ollama在本地运行。文章首先解释了LLM微调的基本概念和工作原理，然后提供了完整的实操流程，包括数据收集、环境配置、模型加载、LoRA适配器添加、模型训练、测试推理及GGUF格式导出等步骤。通过使用Unsloth工具和Google Colab免费GPU，即使没有高端硬件也能完成微调。最后还分享了最佳实践、常见问题解决方案和伦理考

文章系统地介绍了大语言模型(LLM)的十大核心知识板块，包括Transformer结构、主流大模型、预训练与后训练流程、模型压缩、专家模型、RAG与Agent技术、部署与加速策略、模型评估以及其他创新结构。文章强调理论学习需结合论文和源码，并提供了从零基础到进阶的完整学习路线，帮助读者系统掌握大模型技术，提升在AI时代的竞争优势。

Embedding技术将高维数据映射为低维向量，能有效捕捉语义信息，广泛应用于搜索推荐、智能客服等领域。文章对比了静态与动态Embedding的特点，分析了BERT与LLM在Embedding生成上的差异，包括模型结构、预训练任务和应用场景。并以Qwen2.5为例，详细介绍了训练商品语义表征模型的完整流程，涵盖数据采集、模型改造、训练策略和评估优化等关键环节。最后指出掌握AI大模型技术对提升职场竞

摘要： 大语言模型（LLM）因参数化知识封装存在固有缺陷，在时效性、专业性不足时易产生“幻觉”。RAG（检索增强生成）通过解耦知识存储与推理生成，构建动态知识增强架构。其核心分层设计（应用层、协调层、检索层、生成层）实现模块化协作，以外部知识库实时补全模型局限，形成“检索-增强-生成”闭环。RAG不仅是技术优化，更是从“全知模型”到“动态推理代理”的范式转变，为企业级智能系统提供可扩展、可解释的架

在2025年的今天，人工智能已不再是实验室里的“黑科技”，而是深刻重塑各行各业的核心驱动力。尤其在大模型（LLM）技术爆发式发展的背景下，企业对具备AI应用能力的工程师需求激增。而在这场技术浪潮中，一个被严重低估的群体——Java开发者，正迎来前所未有的转型黄金期。这不是空谈趋势，而是由真实数据和市场需求共同验证的结论。如果你是一名Java工程师，现在正是你转型为AI大模型应用工程师的最佳时机。

2025年AI大模型面试常见问题涵盖基础知识、训练过程和应用场景。主流大模型包括GPT系列、BERT、XLNet等，基于Transformer架构，具有强大的语言理解和生成能力。训练过程通常分为预训练（大规模数据学习）和微调（特定任务优化）两个阶段。典型应用包括文本创作、语言翻译、文本摘要和智能问答等任务。这些模型通过海量数据训练获得广泛知识，并能在不同领域进行针对性优化。

摘要：本文探讨了大语言模型(LLM)的局限性（如幻觉、信息滞后等）以及Agent化的必要性，介绍了ReAct Agent框架如何通过推理与行动结合来增强LLM能力。文章详细说明了ReAct Agent的组成要素（模型、提示模板、记忆等）及其在LangChain中的实现方式，并提供了核心提示模板代码，展示了Agent处理复杂任务（如查询车票）时的运作流程。该方案有效解决了LLM的实时信息获取和复杂推

摘要：本文分享了大模型学习的高效路径，强调系统学习比碎片化学习更重要。作者通过自身经历总结出三个月快速成长的四个阶段：1)基础理论(Transformer架构等)；2)主流技术栈(RAG/Agent/LangChain)；3)模型微调与部署；4)项目实战。指出信息差是最大障碍，建议聚焦企业需求的关键技能，通过结构化学习和项目实践快速提升。文末提供大模型学习资源包，帮助学习者避免弯路，抓住AI发展机

大模型技术迭代的速度正以“月”为单位颠覆行业认知——2025年的面试战场，早已不是比拼手写Transformer公式或调参技巧的擂台。随着技术落地深水区的到来，企业对人才的筛选逻辑发生剧变：能否用大模型撕开商业缺口，成为衡量价值的唯一标尺。

大模型算法岗面试题汇总 随着大模型技术的快速发展，相关岗位竞争激烈。本文整理了大模型算法岗常见面试题，涵盖基础和进阶内容： 基础篇 主流开源模型体系：Transformer、PyTorch Lightning等 模型架构差异：prefix LM与causal LM的区别 大模型涌现能力的原因 主流开源模型：GPT、BERT、T5系列 模型幻觉问题及解决方案 Tokenizer实现原理（BPE算法）