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在对大模型的了解和应用过程中发现一个问题，就是很多人对大模型抱着神秘和高大上的想法；认为搞大模型的都是技术大拿或者高学历的精英人才，甚至有些人会认为大模型无所不能。但事实上，大模型没有大家想象中的那么神秘和复杂；大模型也有自己的能力边界，它也无法做到超出它能力范围的事；而且现在大模型也存在各种各样的问题，否则大模型技术就不再需要发展了。

从去年到今年，大模型、chatGPT等概念和技术越来越火，但是像笔者一样的技术小白一直对大模型是一种似懂非懂的状态。鉴于最近在做基于大模型和Agent的上层AI应用，如若不了解底层概念，始终还是会限制产品层的能力，因此，最近2周零散时间读完了这本由复旦团队出版的《大规模语言模型：从理论到实践》，基本涉及到了大模型入门所需的核心框架内容，适合扫盲看。

本文提供了Python微调LLM的完整指南，使用Unsloth工具和Google Colab，以Phi-3 Mini为基础模型，通过LoRA技术高效微调。详细介绍了从数据收集、模型加载、训练到通过Ollama在本地运行的九大步骤，帮助开发者将通用大模型转变为领域专家，实现隐私安全、定制化的本地AI应用。

在深度学习的璀璨星空中，Transformer架构无疑是最为耀眼的明星之一。自2017年被提出以来，Transformer以其卓越的性能和强大的表现力，迅速席卷了自然语言处理、计算机视觉等多个领域，成为了众多前沿研究和应用的基石。

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为什么下一波人工智能浪潮并非只属于技术人员？想象一下，一年之后，从人工智能中赚取最多收入的人不再只是那些常见的程序员、营销人员或销售专家。不，真正的赢家是那些决定掌握一些关键人工智能技能的普通人。你猜怎么着？你无需成为技术专家也能加入他们。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）分别代表了生成式（Generative）、已预训练的（Pre-trained）和Transformer架构，这三部分共同构成了当前火热的大语言模型（LLM）。

在人工智能发展的浪潮中，大模型技术已经成为推动各行业数字化转型和创新发展的核心驱动力。大模型凭借其强大的语言理解、生成和知识推理能力，展现出巨大的应用潜力。

本文将从智能客服、预测性维护、金融风控、个性化推荐、供应链优化、文档自动化、营销创作、质量检测、医疗辅助到企业知识管理这十大落地场景，层层剖析每个场景中的实际应用、面临的挑战以及大模型的技术要求，并辅以真实案例，为您展现一幅企业AI落地的全景图。‍‍