大语言模型（Large Language Model，简称LLM），指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。

最近，深度学习的研究中出现了许多大型预训练模型，例如 GPT-3、ChatGPT、GPT4、ChatGLM-130B 等，这些模型可以在多种自然语言处理任务中取得优异的性能表现。而其中，ChatGPT 模型因为在对话生成方面的表现而备受瞩目，成为了自然语言处理领域的热门研究方向。然而，这些大型预训练模型的训练成本非常高昂，需要庞大的计算资源和大量的数据，一般人难以承受。这也导致了一些研究人员难以重

通用大模型在特定领域或任务表现可能不佳，微调可实现领域专业化、适配不同任务、纠偏能力，还能保障数据安全，且成本效率高于从头训练，故需模型微调。相比长文本、知识库，微调能深度内化专业知识与任务逻辑，无需依赖实时检索或长文本处理，定制化强，显著提升特定场景性能，且数据安全可控，成本效率更高。

在人工智能飞速发展的当下，大模型相关技术逐渐走进人们的视野，其中 Embedding、Copilot 和 Agent 是三种重要模式，它们在不同场景中发挥着关键作用。下面我们就从定义、技术原理和应用场景等方面，深入了解这三种模式。

LLaMA Factory 是一个开源的全栈大模型微调框架，简化和加速大型语言模型的训练、微调和部署流程。它支持从预训练到指令微调、强化学习、多模态训练等全流程操作，并提供灵活的配置选项和高效的资源管理能力，适合开发者快速定制化模型以适应特定应用场景。下面通过一个简单的示例来展示如何使用 LLaMA Factory 进行模型微调并部署至 Ollama。

供给方面，当前A1大模型企业主要通过深化通用大模型能力或打造垂类行业大模型两种路径为下游行业提供A1大模型应用服务，商业模式则较为灵活且多元化需求方面，企业需求特征表现为满足可落地的前提下实现价格、私密安全性和大模型能力效果的三者平衡，因此大部分的规模企业用户主要选择参数规模在100~200亿之间的AI大模型和本地化部署的落地方式。针对A1大模型行业应用企业的三大发展策略，一是脱虚向实，谨防陷入“

从ChatGPT到新近的GPT-4，GPT模型的发展表明，AI正在向着“类⼈化”⽅向迅速发展。GPT-4具备深度阅读和识图能⼒，能够出⾊地通过专业考试并完成复杂指令，向⼈类引以为傲的“创造⼒”发起挑战。现有的就业结构即将发⽣重⼤变化，社会⽣产⼒的快速提升将催⽣新的⾏业和岗位机会。如何与⼈⼯智能协同⼯作，利⽤AI辅助办公已经成为各⾏从业者的必修课。脉脉创始⼈兼CEO林凡认为，从“⼈⼯智障”向“⼈⼯智

最近，AI界出现了一匹黑马——DeepSeek。这个名字可能对很多人来说还比较陌生，但它已经在全球范围内引发了巨大的关注，甚至让一些科技巨头感到了压力。今天，就让我们一起走进DeepSeek的世界，看看它到底有多厉害！DeepSeek（中文名：深度求索）是一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能模型。它的英文名“DeepSeek”可以读作“深思”（Deep）和“探索”（Seek

量化是一种将浮点数映射为低位整数的技术。它在减少 LLM 的模型大小和推理成本方面非常有效。例如，当我们将一个大约。

Colossal-AI最新的Shardformer极大降低了使用多维并行训练LLM的上手成本。现已支持包括LLaMA的多种等主流模型，且原生支持Huggingface/transformers模型库。