大语言模型（LLM）是一门博大精深的学科，涉及到高等数学、python编程、PyTorch/Tensorflow/Onnx等深度学习框架……然而奇妙的是，越是看上去难得要死、一辈子都学不完的技术，入门起来却越是容易。正如阿瑟·克拉克的名言：足够先进的科技看上去与魔法无异。大语言模型先进得如同魔法，我们这些麻瓜也许一辈子都没法完全理解它。但乐观地看，既然大语言模型是魔法，那我们就把它当魔法用好了，用

AI大语言模型（Large Language Models, LLMs）是近1-2年来人工智能领域的重要发展，它们通过深度学习技术，特别是基于Transformer的架构（如GPT、BERT等），实现了对自然语言处理的巨大突破。AI大语言模型的主要功能和作用有：文本生成、创意写作、对话生成、问答系统、文本翻译、代码生成、代码解释、文档生成、辅助写作、辅助设计等。1.讯飞星火大模型-AI大语言模型-

大语言模型（LLM）用于理解和生成自然语言和编程语言的人工智能模型。它可以帮助完成适用程度和成本效率不同的各种任务。本文通过测试来自同一基础模型的多个独立模型，以找到最佳的大语言模型。这一技术领域发展迅猛，尽管本文已尽可能保持时效性，也还是需要读者随时关注最新发布的模型，根据成本效益判断该模型是否更佳。官方网站：https://openai.com/图片来源：Unsplash。

YaRN和SelfExtend分别在微调和推理阶段提供了有效的上下文窗口扩展方案，前者通过优化位置嵌入插值和动态缩放，后者通过双层注意力机制扩展了模型的上下文处理能力。两者在不同应用场景下都表现出色，为大语言模型的长文本处理提供了新的技术路径。

nvidia-smi注意 ： 使用 nvidia-smi 查看 CUDA 版本必须是 11.8。

这篇博客全面介绍了大型语言模型（LLMs）的构建流程，从流行架构的选择到实际建模的每个关键步骤。文章首先探讨了LLMs的模型架构，然后详细阐述了数据准备过程，包括数据的收集、清洗和去重，接着是关于如何进行有效标记化的讨论。在模型构建方面，博客详细解释了采用自监督学习方法的预训练过程，以及对模型进行指令微调和对齐的重要性。每个环节都被细致地讲解，使读者能够深入理解LLMs的构建和优化过程。这篇博客为

众所周知，大语言模型(LLM)正在飞速发展，各行业都有了自己的大模型。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。那么，今天这篇文章就带大家深入了解大模型微调。其中主要包括什么是大模型微调、什么时候需要大模型微调、大模型微调方法总结、大模型微调最佳实践等。在介绍大模型微调方法之前，首先带大家了解一下大语言模型的项目

转换完毕之后，在 lit-llama/checkpoints/lit-llama/7B 位置，会得到大小为26G左右的 lit-llama.pth 文件，在上一级目录（lit-llama/checkpoints/lit-llama）还有一个tokenizer.model文件。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又

*1. GPT系列（OpenAI）• 版本：GPT-3、GPT-3.5、GPT-4。• 特点：基于Transformer架构，训练数据覆盖面广，支持上下文理解、多轮对话、代码生成等。• 应用：聊天机器人、代码辅助、内容生成、知识问答等。2. PaLM系列（Google DeepMind）• 版本：PaLM、PaLM 2。• 特点：支持多语言任务，注重推理能力和高效训练。• 应用：文本生成、翻译、信

语言模型」是一种「人工智能系统」，旨在处理、理解和生成类似人类的语言。它们从大型数据集中学习模式和结构，使得能够产生连贯且上下文相关的文本，应用于翻译、摘要、聊天机器人和内容生成等领域。