微调LLM时，了解你的使用场景和要解决的问题至关重要。这将帮助你选择合适的模型，或者帮助你创建一个数据集来微调你的模型。如果你还没有定义你的使用场景，你可能需要重新思考。并非所有的使用场景都需要微调，建议在微调你自己的模型之前，先评估和尝试已经微调过的模型或基于API的模型。例如，我们将使用以下使用场景：我们想要微调一个模型，它可以基于自然语言指令生成SQL查询，然后可以集成到我们的BI工具中。目

在具体介绍如何进行模型微调之前，我们需要先弄清楚模型微调和模型开发训练是完全不同的概念，在很多大语言模型发布的论文上会介绍模型训练的数据集规模，训练环境和推理时间，这些是说明模型从0训练推理到评估成熟的完整过程需要耗费的时间和成本，一般的个人或者公司几乎是很难承担这种费用投入的，而模型微调其实是指在已经训练好的模型基础上，通过进一步在自定义用例数据集上训练 GPT-3 的过程。通常用于提高模型的性

检索增强生成 (RAG) 是一种使用来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成的技术。它将检索模型（设计用于搜索大型数据集或知识库）和生成模型（例如大型语言模型 (LLM)，此类模型会使用检索到的信息生成可供阅读的文本回复）结合在一起。通过从更多数据源添加背景信息，以及通过训练来补充 LLM 的原始知识库，检索增强生成能够提高搜索体验的相关性。这能够改善大型语言模型的输出，但又无需重新训练模型。

像OpenAI、Google、Anthropic、Microsoft、Cohere、Meta、Stability.AI、AI21 Labs等AI巨头公司在LLMs的开发和整合方面取得了领先地位。然而，以上公司都没有提供真正的开源可商业应用的大语言模型，有些甚至没有提供模型训练微调的入口。新版本在推理能力上提升了42%，最高支持32k上下文均对外开源，TigerBot-7B号称已达到OpenAI同样

情绪分析在数字世界中被广泛应用，用于评估消费者对产品或品牌的情绪。然而，在线下环境中，用户与品牌和产品进行互动的场所（如零售店、展示厅）仍然面临着自动测量用户反应的挑战。使用人工智能进行面部表情情绪检测可以成为衡量消费者对内容和品牌参与度的可行替代方案。ParallelDots结合了心理学、人类表情和人工智能，开发出一种能够自动识别个人脸上不同情绪的面部情绪检测算法。该算法能够实时识别七种不同类型

计算机视觉技术在当前人工智能发展进程中已然达到较高成熟度,一系列基础算法与应用场景获得广泛实践与验证。在算法层面,图像处理、目标检测、语义分割等多个领域的技术不断突破,准确率与效率持续提升。在应用上,人脸识别、车牌识别、医学图像分析等已步入商业化应用阶段,被广泛应用于安防监控、智能驾驶、医疗辅助诊断等领域,大幅提升效率并创造新的应用形式。基于此,结合公司规划与业务需求,我们决定在人脸识别领域进行自

今天这篇文章将向大家详细介绍如何对Code Llama进行微调，让它变成适合 SQL 开发的有利工具。对于编程开发任务，经过适当微调后的 Code Llama 的性能通常都会比普通的 Llama 强很多，特别是当我们针对具体任务进行优化时:使用这个文本查询及其对应的SQL查询集合进行训练使用Lora方法，将基础模型的权重量化为int8，冻结权重，仅对适配器进行训练本文大多参考了项目，同时也进行了一

在大型语言模型（LLM）领域，微调是提高性能和调整行为的关键过程。然而，由于内存需求巨大，对于大型模型进行微调可能非常昂贵。最近，华盛顿大学发表了一项关于解决这一问题的创新方案——QLoRA（Quantized Low-Rank Adapter）。QLoRA是一种新的微调大型语言模型（LLM）的方法，它能够在节省内存的同时保持速度。其工作原理是首先将LLM进行4位量化，从而显著减少模型的内存占用。

Mistral AI在AI领域取得了双重突破，完成了4.15亿美元的融资，并发布了革命性的Mixtral 8x7B专家混合模型。这一模型不仅推动了技术的创新边界，还为开发者社区提供了前所未有的资源。Mixtral 8x7B以其卓越的性能和成本效益比，在AI基准测试中超越了现有模型，同时保持了对开发者友好的Apache 2.0许可证，确保了其广泛的可接入性和应用潜力。Mistral AI的这一成就标

在这短短不到一年的时间里，国内外涌现的大型语言模型（LLM）可谓是百花齐放，不管是开源还是闭源都出现了一些非常优秀的模型，然而在利用LLM进行应用开发的时候，会发现每个模型从部署、到训练、微调、API接口开发、Prompt提示词格式等方面都存在或多或少的差异，导致如果一个产品需要接入不同的LLM或者快速切换模型的时候变得更加复杂，使用没有那么方便，也不便于维护。首先，LLM的使用和部署过程相对复杂