在深度学习领域，"大模型"通常指的是模型参数数量庞大、拥有深层结构的神经网络。这些模型的规模通常表现为网络中的参数数量，即模型中需要学习的权重和偏置的数量。具体来说，大模型可能包含数百万到数十亿的参数。

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本文介绍了微调的基本概念，以及如何对语言模型进行微调。从 GPT3 到 ChatGPT、从GPT4 到 GitHub copilot的过程，微调在其中扮演了重要角色。什么是微调（fine-tuning）？微调能解决什么问题？什么是 LoRA？如何进行微调？本文将解答以上问题，并通过代码实例展示如何使用 LoRA 进行微调。

你可能听说过，最近几个月出现了很多人工智能的应用程序。你可能也在用一些这样的应用。比如ChatPDF和CustomGPT AI这些AI工具，它们可以帮我们省去很多麻烦，我们不用再翻来覆去地看文档，就能找到想要的答案。它们让AI为我们做了很多工作。那么，开发这些工具的人是怎么做到的呢？其实，他们都用了一个叫LangChain的开源框架。01。

LLM 通用模型在各种任务上表现良好，我们可以将它们用作对目标任务进行微调的基础。，使其可以更好地完成我们所需要的特定的任务。目前模型微调方法主要有 Full（全参微调）、Freeze、P-tuning、LoRA、QLora，这些这些方法都各有优势，关于它们的介绍也有很多，本篇主要讲解代码实现，原理方面就不赘述了，同样考虑到不是所有读者都有足够的算力，因此使用占用资源最少的 QLora 对模型进行

众多关于大模型技术的书籍中，《多模态大模型：技术原理与实战》无疑是一本非常全面而深入的作品。这本书由彭勇、彭旋、郑志军和茹炳晟合著，不仅涵盖了大语言模型，还深入探讨了多模态大模型的发展历史、技术原理、亮点、主要的开源框架、配套工具、部署细则和实战案例等内容。下面我将详细解析这本书的内容，希望能帮助你更好地理解并决定是否将其纳入你的学习路线。书籍概述《多模态大模型：技术原理与实战》是一本专为那些希望

角色（roles）：大语言模型通常会内置三种角色：系统（system），用户（user），助手（assistant）。这三种角色并非所有模型统一指定，但是基本目前所有开源的大模型都兼容这三种角色的交互，它有助于大模型更好的理解人类语境并完成任务。system表示系统提示词，就是我们常说的prompt。网上有不少课程将写系统提示词描述为提示词工程，还煞有介事的进行分类，其实大可不必。从我的使用经验看

• 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

另一方面，Langchain通过其Langserve功能提供了一个独特的方法，使开发者能够在本地部署AI应用，确保对部署环境有更大的控制，并加强安全措施。这两个平台各自有独特的优势，能够满足AI应用开发的不同需求。对于那些寻找更直接的模型集成方法或特定的基于提示的IDE需求的开发者来说，Langchain的专注功能可能是理想选择。作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，

通过这篇文章，我们展示了如何使用极简未来平台、腾讯云轻量应用服务器、宝塔面板和 Docker 来搭建一个 AI 微信聊天机器人。即使是技术小白，也能通过详细的教程和简单的操作，低成本地实现自己的 AI 应用。技术组件的选用：极简未来平台、腾讯云轻量应用服务器、宝塔面板和 Docker。详细的配置步骤：从购买服务器、配置宝塔面板，到部署 Docker 和 COW 组件，再到绑定微信号。费用问题的解答