在查看 Qwen 2 技术报告中讨论的预训练和后训练方法之前，我们先简要总结一些核心规格。Qwen 2 模型有5种类型。有4个常规（密集）LLM，参数量分别为5亿、15亿、70亿和720亿。此外，还有一个57亿参数的专家混合模型，其中有14亿参数同时被激活。（由于架构细节不是这次的重点，我不会深入讨论专家混合模型；简而言之，这类似于Mistral AI的Mixtral，只是它有更多的活跃专家。高级

《大模型基础》是浙江大学DAILY Lab推出的开源教材，系统讲解大语言模型的基础原理与核心技术。全书分为基础篇、核心篇和进阶篇，涵盖从传统语言模型到前沿技术如Prompt工程、参数高效微调等六大主题。内容特色包括：融入浙大原创研究成果、理论与实践结合、中文语境案例分析、AI伦理探讨等。适合高校学生、研究人员及开发者阅读，配套丰富资源如在线课程和代码仓库。该书电子版及完整学习资料可免费领取。

大家好，因为对AI大模型很感兴趣，相信很多兄弟们跟我一样，所以最近花时间了解了一些，有一些总结，分享给大家，希望对各位有所帮助。本文将讲解如何在本地搭建一个简易的AI问答系统，主要用java来实现，也有一些简单的python知识；网上很多例子都是以 ChatGPT来讲解的，但因为它对国内访问有限制，OpeAi连接太麻烦，又要虚拟账号注册账号啥的，第一步就劝退了，所以选择了 llama和qwen替代

Llama 3.2-Vision多模态大型语言模型(文本 + 图像)是一个图像推理生成模型，按照官方的说法，在常见行业基准测试上，其性能优于许多可用的开源和闭源多模态模型。Llama 3.2-Vision有两个版本，一个是11B (7.9G)，另一个是90B (55G)。在之前的文章中【；】，我们测试了在线的llama-3.2-vision-90b-instruct模型，结果显示Llama 3.2

在本文中，我们深入探索了 GraphRAG 这一创新技术。它通过整合知识图谱有效增强了 RAG 技术，在处理多跳推理和回答需要链接不同信息的复杂问题方面表现出色。与 Milvus 向量数据库结合后，GraphRAG 能够在大型数据集中驾驭复杂的语义关系，为各种实际的 GenAI 应用提供更准确、更有洞察力的结果，成为理解和处理复杂信息的强大工具。对于开发者和研究人员来说，GraphRAG 为提升人

对于任何输入，大语言模型都会给出相应的输出，这些输入都可以成为提示词，通常，提示词由指令和输入数据组成，指令是任务，输入数据是完成的要求，其中指令应该明确，用词不能模棱两可，并可以提供清晰、详细的上下文内容，提供的内容越精确，模型的生成效果也会越好。对于复杂的任务，通过增加背景提示、让大模型扮演角色身份，给定示例，以及输出要求 ，都可以提高输出的效果。其中，背景提示可以是事件的背景，如我正在写一份

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经不再局限于科幻小说的幻想，而是成为我们日常生活中不可或缺的一部分。OpenAI这样的组织正引领着这场技术革命，特别是其背后的大型语言模型（LLMs）。同时，在软件开发领域，JavaScript作为一门多才多艺的语言，通过Node.js这一平台，正以前所未有的方式融合前端、后端乃至AI应用，展现其“一勺烩”的魅力。接下来，让我们深入探讨这两个前沿领域的发

然而，微调模型存在一个显明问题，其“幻觉”现象较基础模型更为严重，生成的回答常包含许多与事实不符的内容，影响实际应用的可靠性。其次，RAG支持更为复杂的查询方式，能够处理多层次和多维度的问题，不依赖单一的关键词匹配。由此可见，为提高政务AI系统的可靠性，除了确保回答的准确性外，还需加强其可解释性，以帮助用户理解每个回答的依据，此举亦有助提升系统的透明度和信任度。很多人学习大模型的时候没有方向，东学

LLM的应用场景不是独立的，而是和其他业务结合生成的新智能服务，这就是为什么多练习大模型项目如此重要。而理解了这点，也就知道了大模型应用的潜力有多巨大。练习项目不仅是对原理和概念的加深理解，更是对如何结合业务，业务逻辑的深度理解。要落到实际的应用场景，肯定需要对应用场景本身有足够的了解。而要理解场景，需要对大模型有足够的知识积累和实战经验。这些项目不仅收集了大模型训练实战，还有微调，分布式等训练，

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