AI大模型微调指南：从入门到实践 本文介绍了大模型微调的基本流程和关键步骤，帮助初学者快速上手专业领域AI应用。主要内容包括： 微调概念：在预训练模型基础上，使用特定数据调整参数，实现知识更新、行为定制和任务优化。 微调步骤： 选择合适模型（先小后大）和微调方法（Lora/QLora） 设置关键参数：max_seq_length、dtype、load_in_4bit 准备数据集：CPT格式、Alp

AI大模型微调指南：从入门到实践 本文介绍了大模型微调的基本流程和关键步骤，帮助初学者快速上手专业领域AI应用。主要内容包括： 微调概念：在预训练模型基础上，使用特定数据调整参数，实现知识更新、行为定制和任务优化。 微调步骤： 选择合适模型（先小后大）和微调方法（Lora/QLora） 设置关键参数：max_seq_length、dtype、load_in_4bit 准备数据集：CPT格式、Alp

####🧑‍💻程序员必看！掌握AI大模型=职场加速器，未来三年想转型、跳槽涨薪的码住了！###🔥为什么说2025年是程序员学AI的黄金年？◾️GitHub报告：使用AI工具的开发者代码效率提升57%◾️薪资💰翻倍：AI岗位薪资比普通开发岗高82%◾️字节\腾讯等大厂组建“AI原生部门”，掌握AI大模型你也可以冲🎯有想提升技术栈能力、或有想法转型AI大模型应用开发领域的程序员们，有规划很关

####🧑‍💻程序员必看！掌握AI大模型=职场加速器，未来三年想转型、跳槽涨薪的码住了！###🔥为什么说2025年是程序员学AI的黄金年？◾️GitHub报告：使用AI工具的开发者代码效率提升57%◾️薪资💰翻倍：AI岗位薪资比普通开发岗高82%◾️字节\腾讯等大厂组建“AI原生部门”，掌握AI大模型你也可以冲🎯有想提升技术栈能力、或有想法转型AI大模型应用开发领域的程序员们，有规划很关

摘要： 本文汇总了大模型算法岗常见面试题及答案，分为基础篇和进阶篇。基础篇涵盖主流开源模型体系（如Transformer、Hugging Face）、模型架构（如GPT、BERT）、Tokenizer实现原理等；进阶篇探讨LLM输入长度限制、复读机问题及解决方案，并对比不同模型（如BERT、LLaMA、ChatGLM）的适用场景。随着大模型技术及岗位竞争加剧，掌握这些核心知识对求职者至关重要。

摘要： 本文汇总了大模型算法岗常见面试题及答案，分为基础篇和进阶篇。基础篇涵盖主流开源模型体系（如Transformer、Hugging Face）、模型架构（如GPT、BERT）、Tokenizer实现原理等；进阶篇探讨LLM输入长度限制、复读机问题及解决方案，并对比不同模型（如BERT、LLaMA、ChatGLM）的适用场景。随着大模型技术及岗位竞争加剧，掌握这些核心知识对求职者至关重要。

本教程介绍了如何使用LangChain框架中的Tool功能创建自定义工具，包括获取天气和时间信息。首先需要安装LangChain环境，然后通过定义工具函数、创建工具列表、设计提示模板和输出解析器四个步骤实现功能。其中特别强调工具描述字段会影响大语言模型的选择准确率，并详细解析了中间步骤记录的处理逻辑和输出解析流程。教程提供了完整的代码实现，帮助开发者理解如何构建基于语言模型的应用程序。

本教程介绍了如何使用LangChain框架中的Tool功能创建自定义工具，包括获取天气和时间信息。首先需要安装LangChain环境，然后通过定义工具函数、创建工具列表、设计提示模板和输出解析器四个步骤实现功能。其中特别强调工具描述字段会影响大语言模型的选择准确率，并详细解析了中间步骤记录的处理逻辑和输出解析流程。教程提供了完整的代码实现，帮助开发者理解如何构建基于语言模型的应用程序。

检索增强生成（RAG）通过结合检索模块与生成模型提升大模型输出质量。文章系统介绍了RAG工作流程的四大核心模块：文档块切分（多粒度切分、语义切分等）、文本嵌入模型（微调、动态表征）、提示工程（模板优化、改写）以及大模型迭代（微调、量化训练）。同时提出架构优化策略，如元数据过滤、重排序减少冗余文档块。文末还提供了包含640份行业报告、学习视频等资料的LLM大模型资源包，助力开发者系统掌握RAG技术。

检索增强生成（RAG）通过结合检索模块与生成模型提升大模型输出质量。文章系统介绍了RAG工作流程的四大核心模块：文档块切分（多粒度切分、语义切分等）、文本嵌入模型（微调、动态表征）、提示工程（模板优化、改写）以及大模型迭代（微调、量化训练）。同时提出架构优化策略，如元数据过滤、重排序减少冗余文档块。文末还提供了包含640份行业报告、学习视频等资料的LLM大模型资源包，助力开发者系统掌握RAG技术。