自2018年BERT发布以来，“预训练+微调”成为语言模型的通用范式。以ChatGPT为代表的大语言模型针对不同任务构造Prompt来训练，本质上仍然是预训练与微调的使用范式。千亿规模的参数微调需要大量算力，即使提供了预训练的基座模型，一般的研究机构也很难对其进行全量微调（即对所有参数进行微调）。为了应对这个问题，相关学者提出了PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tunin

什么？炼个大模型还嫌贵？到底哪里贵了！？？争先恐后训练大模型，搞得现在“算力慌”“一卡难求”，算力当然水涨船高了!“特供版”GPU又贵又缩水，大家自己愿意当“冤大头”囤卡，还好意思埋怨贵了？这么多年有没有认真工作？为什么这么多算力还依赖进口!自己为什么不能制造芯片?有没有在自主化上想想办法？数据需要存，接入AI模型需要网，部署AI模型需要终端。哪个不需要投入了!任何一个地方出现短板，就会出现木桶效

Ollama。

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2023年，让整个人类最为振奋的AI技术就是ChatGPT。“大语言模型（Large Language Model）”这个词也随之映入人们的眼帘。ChatGPT让人觉得惊艳之处，能够结合上下文，像人一样有逻辑性地回答问题，就算生成超长的文本也不会跑偏。）是一种机器学习算法，它可以根据给定文本来预测下一个词语或字符的出现的概率，通过大量的文本数据来学习语言的统计特征，进而生成具有相似统计特征的新文本

你可以根据特定的用例，通过微调大型语言模型的方式定制现有通用模型。为了更高效地微调模型，你可以考虑使用 LoRA 或模型分片（使用FSDP等框架）等技术。Modal的Llama和Mistral微调模板实现了许多这类的技术，能够帮助你快速启动分布式训练任务。你可以通过在 Modal 上微调 Llama 2 或Mistral 等开源模型获得一个定制的模型，这样不仅成本和延迟低于现有 API 服务，而且

等多个领域展现其强大的多模态能力。此外，智谱清言还具备语音交互功能，使得用户与AI的互动更加自然和高效。

AIGC（人工智能生成内容）结合JMeter实现接口自动化测试脚本生成的方法，主要涉及到通过流量收集工具和AIGC技术获取用户操作接口数据，并利用这些数据生成自动化测试脚本的过程。这种方法可以有效提高软件测试的效率和质量[1]。JMeter是一个开源的负载测试工具，能够模拟多种协议和应用程序的负载，包括HTTP、FTP、SMTP等[3][14]。它可以帮助快速构建测试用例，模拟多种场景，发现接口的

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语言建模的研究始于20世纪90年代，最初采用了统计学习方法，通过前面的词汇来预测下一个词汇。然而，这种方法在理解复杂语言规则方面存在一定局限性。随后，研究人员不断尝试改进，其中在2003年，深度学习先驱Bengio在他的经典论文《A Neural Probabilistic Language Model》中，首次将深度学习的思想融入到语言模型中，使用了更强大的神经网络模型，这相当于为计算机提供了更