数据收集收集法律相关文档、判决书、法规等数据。将数据转换为结构化格式（如法律条文、案例细节等）。构建知识库使用NLP技术对文本进行处理，提取出法律条文中的核心信息，如案件类型、判决结果、法律依据等。将文本信息向量化，存入本地数据库，并使用FAISS进行索引。与大模型结合当用户提出法律问题时，系统从知识库中检索出与问题相关的法律条文。将检索到的信息输入到大模型（如GPT-3）中进行推理和回答生成。结

明星队员：DeepSeek-R1（6710亿参数）、DeepSeek-V3必杀技：强化学习训练、超高准确率（97.14%）弱点：响应速度较慢（10.22s）、"过度思考"问题。

在AI和大模型的助力之下，油气矿山行业也终将摆脱过去苦、累、危险的刻板印象，为经济和社会发展贡献更多燃料，为人创造更美好的发展。

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通过以上步骤，你已经成功搭建了大模型训练环境！就像准备好了一间设备齐全的厨房，现在可以开始烹饪你的"AI大餐"了！下一步建议尝试运行简单的深度学习示例逐步增加模型复杂度加入AI社区交流经验🌟祝你在大模型训练的探索之旅中收获满满！如果在实践中遇到问题，记住：每个错误都是通向精通的阶梯～

，在Liquid AI做博士后研究。他还写了一本叫《LM 工程师手册》的书。他对开源社区有不少贡献，比如写博客、微调模型、开发模型合并/评估工具等。这次讲座会覆盖后期训练的数据准备、训练算法、效果评估，还会聊聊未来趋势和测试时计算扩展。想象一下，我们给模型看海量的网上文本（几万亿个词）。训练目标很简单：根据前面的词，预测下一个词是什么。这样训练出来的是一个基础模型 (Base Model)。缺点。

2022年11月ChatGPT横空出世，到现在AI技术已经像野火一样燎原！无论你是想：开发智能APP提升工作效率 💼避免被技术浪潮拍在沙滩上 🏄单纯想装个高科技X 🤖——掌握几个按钮（技术栈），你也能做出惊艳的"数字料理"！今天就用最香辣的方式，带你吃透AI大模型技术版图！

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VLLM正在重塑人机交互方式，特别是在医疗领域潜力巨大！虽然面临挑战，但随着技术进步，AI家庭医生的时代正在到来~互动时间：你觉得VLLM最先会在哪个医疗场景落地？欢迎评论区讨论！👇。