**RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。****该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs）****，以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。RAG模型由Facebook AI Research（FAIR）团队于20

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“ 算力准备是大模型私有化部署的必要前提，那什么是算力？大模型算力芯片的种类有哪些？”无论是大模型训练阶段还是推理阶段都需要强大的算力支撑，什么是“算力”？大模型所需要的算力有何特点？

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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。