本文介绍了大模型学习的基础路线，重点强调数学与编程基础的重要性。数学方面需要掌握线性代数（矩阵、向量等）、微积分（导数、积分）和概率统计（概率分布、贝叶斯定理），并推荐了Khan Academy、MIT等优质课程资源。编程基础作为实现算法的工具同样关键。这些基础知识为后续深入学习大模型技术奠定必要基础。

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本文介绍了AI大模型应用开发的核心技术与范式，重点解析了LLM的工作原理及关键参数Messages和Tools的作用。通过OpenAI接口示例，说明大模型通过对话记录列表实现"记忆"功能，并分析了提示词的不稳定性问题。详细探讨了RAG（检索增强生成）技术流程，强调知识库检索与回答生成的关键挑战。此外，阐释了Tools参数如何实现工具调用、ReAct模式的推理-行动机制，以及Ag

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本文系统介绍了大型语言模型（LLM）的关键技术要素，包括模型结构、参数量计算、显存需求估算和存储空间分析。重点阐述了模型微调的核心方法：通过Prompt工程优化输入指令，采用Self-Instruct等技术构建高质量训练数据，以及运用LoRA（低秩适应）实现参数高效微调。文章指出，相比全参数微调，LoRA通过低秩分解仅训练少量参数即可获得相近效果，大幅降低计算资源需求。这些技术为在有限资源下高效微

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大模型微调虽然有门槛不能完全零基础，但重点应该放在理解概念、流程和如何使用现有工具，而不是学编程。就像一个产品经理不需要会写代码也能用Axure画出高保真原型一样，你不需要成为工程师，但必须懂产品逻辑和交互设计。

大模型微调虽然有门槛不能完全零基础，但重点应该放在理解概念、流程和如何使用现有工具，而不是学编程。就像一个产品经理不需要会写代码也能用Axure画出高保真原型一样，你不需要成为工程师，但必须懂产品逻辑和交互设计。

实验表明， QLoRA 技术使得研究者能够在单个48GB GPU 上微调650亿个参数规模的模型，同时维持16bit精度任务的完整性能。例如，在训练 Guanaco 模型时，仅需在单个 GPU 上微调24h,即可达到与 ChatGPT 相当的99.3％性能水平。通过 QLoRA 微调技术，可以有效降低模型微调时的显存消耗

实验表明， QLoRA 技术使得研究者能够在单个48GB GPU 上微调650亿个参数规模的模型，同时维持16bit精度任务的完整性能。例如，在训练 Guanaco 模型时，仅需在单个 GPU 上微调24h,即可达到与 ChatGPT 相当的99.3％性能水平。通过 QLoRA 微调技术，可以有效降低模型微调时的显存消耗