通用大模型技术快速发展，但很多传统行业推进得并不快。对企业而言，大模型应用需要综合考虑专业性、数据安全、持续迭代和综合成本等多种因素。针对这些现实情况，腾讯集团提出重点发展行业大模型的理念。本文基于一线大量实践反馈，做出系统归纳总结，呈现行业大模型发展真实情况，厘清关键争议和困惑问题。真正解决用户需求、距离场景和数据更近的企业，将拥有大模型的未来。

Pipeline 并行（流水线并行）：将模型的不同层分布在多个设备上，形成一个处理流水线，这样每一部分只需要存储和处理模型的部分参数。张量并行：针对大规模张量操作，将其分解并在多个GPU上并行执行，例如，对于大的矩阵乘法操作，可以将矩阵沿某一维度切分后在多GPU上进行并行计算。混合并行：结合数据并行与模型并行，根据模型结构特点灵活应用。

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作，下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题，并且每道题都有详细的答案，面试前刷完这套面试题资料，小小offer，不在话下。AI Agent就像有了超能力的小助手，不管是帮你

他们打造的 LLaMA-Factory，集成了顶尖的训练效率技术，让用户能轻松通过网页界面 LLAMABOARD，无须编码，即对上百个语言模型进行个性化微调。别担心，技术的进步就在眼前，随着模型优化，这一等待时间即将成为过去。微调过程完毕后，你可前往指定的输出目录(output_dir)，在其中详尽审视训练日志，这些记录涵盖了关键指标，比如：训练损失与验证损失，助你全面了解模型学习的进展与性能。而

Pipeline 并行（流水线并行）：将模型的不同层分布在多个设备上，形成一个处理流水线，这样每一部分只需要存储和处理模型的部分参数。张量并行：针对大规模张量操作，将其分解并在多个GPU上并行执行，例如，对于大的矩阵乘法操作，可以将矩阵沿某一维度切分后在多GPU上进行并行计算。混合并行：结合数据并行与模型并行，根据模型结构特点灵活应用。

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为了实现这种规模的训练并在短时间内达到预期的效果，研究团队优化了整个训练堆栈，在超过 16000 个 H100 GPU 上进行训练，这也是第一个在如此大规模上训练的 Llama 模型。通过监督微调、拒绝采样和直接偏好优化等方法，在预训练模型基础上进行多轮对齐，构建聊天模型，Llama 3.1 405B 也能够更精确地适应特定的使用场景和用户需求，提高实际应用的表现。简单来说，超大杯 Llama 3

通用大模型技术快速发展，但很多传统行业推进得并不快。对企业而言，大模型应用需要综合考虑专业性、数据安全、持续迭代和综合成本等多种因素。针对这些现实情况，腾讯集团提出重点发展行业大模型的理念。本文基于一线大量实践反馈，做出系统归纳总结，呈现行业大模型发展真实情况，厘清关键争议和困惑问题。真正解决用户需求、距离场景和数据更近的企业，将拥有大模型的未来。

然而，随着这股浪潮的汹涌，人们开始关注那些35岁以上的程序员，在这个快速变化的时代中，面临着怎样的挑战和机遇？该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下

Naive RAG（基于检索的增强生成）应用主要是在整合自身知识库的基础上，提升大型模型的性能，以产出更精准、即时和丰富的行业内容或定制化信息。信息转换：{“英文关键词”: [“bicycles”, “invention”, “timing”], “中文关键词”: [“自行车”, “发明”, “时间”]}。用户输入示例：“请用2000字的篇幅详细说明，我的问题是，自行车是什么时候发明的？因此，我们