微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的大语言模型基础上，使用特定领域或任务的数据集进行进一步的训练，使模型能够更好地适应并完成该领域或任务的具体要求。预训练的大语言模型通常在大规模通用语料库上进行训练，学习了语言的普遍规律和特征，但对于特定领域或任务的专业知识和特定需求，往往需要通过微调来优化。Swift提供的主要能力是efficient tuners，tuners是运行时动态加载到模

论文探讨了将大语言模型视为功能近似器的概念，提出了一个分析框架来评估这些模型在不同任务上的表现，强调了其通用性以及在交互式应用中的功能诱导过程，并讨论了这一视角下模型评估的相关问题。2024最新版CSDN大礼包：《AGI大模型学习资源包》免费分享**

在规模扩展定律（Scaling Laws）被证明对语言模型有效之后，研究者构建出了许多大语言模型。尤其是 2022 年底面向普通消费者的 ChatGPT 模型的出现，正式标志着自然语言处理进入大语言模型时代。本章将简要梳理大语言模型的技术要点以及构建过程，并且列举了可用于预训练以及微调模型的常用数据集，介绍了目前开发大语言模型常用的代码库、预训练大语言模型的步骤以及涉及的关键技术，包括数据准备阶段

大语言模型是一种基于人工智能的自然语言处理技术，它具有庞大的语言知识和学习能力，可以生成自然语言文本、回答问题、完成任务等。这些模型通常使用深度学习技术，特别是递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）或变换器架构（如GPT、BERT等）等。大语言模型之所以称为“大”，是因为它们具有巨大的参数数量，通常以数亿到数万亿的参数为基础构建。这些参数用来存储语言模型的知识，包括语法、语义、常识和文化背

在多模态大型语言模型（MLLM）的研究中，对齐数据集是关键组成部分。由于多模态数据集的构建涉及到大量的数据来源、生成方法和注释技术，研究者们对不同构建方法进行了分类。这些数据集大致可以分为两类：引入外部知识的数据集和依赖自我标注的数据集。通过这些分类，研究者可以更清晰地了解不同数据集的特点，进而为多模态系统的优化提供支持。我们对现有MLLM对齐数据集进行了全面的分类与分析，详细介绍了不同构建方法的

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以下是一篇纯粹技术干货、深入到实现细节的万字长文，旨在从根本上解析大型语言模型（LLM）的工作原理。我们来直接解剖LLM的核心——Transformer架构，并系统性地阐述其从零开始的训练过程，以及当前最前沿的优化与扩展技术。现代所有最先进的LLM，无论其名称或开发者，其根基都是2017年提出的Transformer架构。理解Transformer，就是理解LLM的第一性原理。其设计的核心在于，通

Langchain-Chatchat是一个基于ChatGLM大语言模型与Langchain应用框架实现，开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型的本地知识库问答应用项目。

在本文中，多智能体系统设计的范式从“寻找最优的单个系统”，转变为“优化一个系统的动态分布”。所提出的MaAS框架，通过其核心的“智能体超网”概念，实现了对不同任务的“量体裁衣”，在大幅提升资源效率的同时，取得了SOTA的性能表现。我们相信，MaAS为构建更通用、更经济、更智能的自动化AI系统铺平了道路。

大语言模型（LLM）用于理解和生成自然语言和编程语言的人工智能模型。它可以帮助完成适用程度和成本效率不同的各种任务。本文通过测试来自同一基础模型的多个独立模型，以找到最佳的大语言模型。这一技术领域发展迅猛，尽管本文已尽可能保持时效性，也还是需要读者随时关注最新发布的模型，根据成本效益判断该模型是否更佳。官方网站：https://openai.com/图片来源：Unsplash。