llama-7b模型大小大约27G，本文在单张/两张 16G V100上基于hugging face的peft库实现了llama-7b的微调。使用的大模型：https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf，已经是float16的模型。微调数据集：https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora/blo

奖励模型是输入一个文本序列，模型给出符合人类偏好的奖励数值，这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果，然后人工打分。如果是训练自己领域的RLHF模型，也可以尝试用chatgpt打分，效果也不错。

近年来，大模型在AI领域崭露头角，成为技术创新的重要驱动力。从AlphaGo的胜利到GPT系列的推出，大模型展现出了强大的语言生成、理解和多任务处理能力，预示着智能化转型的新阶段。

Ollama可以在本地CPU非常方便地部署许多开源的大模型。

Embedding模型是RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的核心。也是大模型应用落地必不可少的技术。

要了解什么是HVV，首先要知道什么是护网，护网（Cybersecurity）指的是通过技术手段来保护计算机系统、网络和数据免受未经授权的访问、损坏或泄露的行为。它涉及保护电子设备、网络和数据免受恶意攻击和未经授权访问。

Linux是一种操作系统，有不同的发行版本，如Ubuntu、Debian和Arch Linux。就像macOS和Windows一样，Linux也是一个流行的操作系统，被安装在电脑和笔记本电脑上，以管理各自机器的硬件，并执行用户要求的不同任务。

渗透测试其实就是通过一些手段来找到网站，APP，网络服务，软件，服务器等网络设备和应用的漏洞，告诉管理员有哪些漏洞，怎么填补，从而防止黑客的入侵。

首先介绍下OWASP，开放式Web应用程序安全项目（OWASP，Open Web Application Security Project）是一个非营利组织，不附属于任何企业或财团，它提供有关计算机和互联网应用程序的公正、实际、有成本效益的信息。其目的是协助个人、企业和机构来发现和使用可信赖软件。

Burpsuite是一种功能强大的Web应用程序安全测试工具。它提供了许多有用的功能和工具，可以帮助用户分析和评估Web应用程序的安全性。在本教程中，我们将介绍如何安装、配置和使用Burpsuite，并提供一些常用的命令。