截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。• 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、大模型部署）一站式掌握；现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营

从“对话调教”入门，体验即时反馈的乐趣。需要专业能力时，优先尝试RAG外挂知识库。有明确垂直需求（如生成品牌视觉素材），再挑战模型微调。大模型不再是“黑科技”，只要掌握方法，普通人也能打造专属AI助手！

测试表明，UNSLOTH和LLAMA-FACTORY在社区支持、模型种类和易用性上相近，但UNSLOTH在微调速度上表现突出。尽管处理的数据量是LLAMA-FACTORY的20倍，UNSLOTH的速度仍快约10倍，极大优化了时间成本，尤其在大规模数据处理中的效率优势显著。

（全套教程扫描领取哈）• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。• 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

关于“35岁中年危机”这个说法，相信大家已经如雷贯耳了，让不少年轻人连涉足互联网的步子都不敢迈开，也让很多在职的程序员忧愁不已，甚至开玩笑说35岁之后就去送外卖。

模型微调只是针对某种下游任务，针对性的强化模型的能力，但是微调之后的模型在泛化能力上有所下降。

最近，AI领域火出了圈，各种专业词汇也频繁冒出来，比如AGI、AIGC和智能体（Agent）。这些词听起来高大上，但它们到底是什么意思呢？今天，咱们就来唠唠这几个概念，顺便举几个例子，让大家更好理解~智能体（Agent）就像是 AI 的“行动派代表”，它是一种能够自主感知环境、做出决策并采取行动的计算实体。简单来说，Agent就像是AI的“行动派”，它不仅能思考，还能通过工具和行动去完成复杂的任务

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