看下来，大模型微调领域范式创立时期是 2021-2023 年：LoRA (2021)、P-Tuning v2 (2021)、QLoRA (2023) 解决了大模型微调的根本问题：如何在有限硬件上高效且不牺牲太多性能地微调模型。是到23年之后，就没有大的变化，基本上都是在基石基础上缝缝补补的小改进。在工程领域，研究的更多的是把 QLoRA/LoRA 运行得更快、更稳定的问题。比如，FlashAtte

★大模型是一种基于深度学习技术，具有海量参数、强大的学习能力和泛化能力，能够处理和生成多种类型数据的人工智能模型。大模型通常指的是大规模的人工智能模型。参数量巨大：通常在数亿到数万亿级别（如GPT-3有1750亿参数）。训练数据量大：使用TB级文本、图像或多模态数据。计算资源需求高：依赖GPU/TPU集群训练，耗时长、成本高。通用性与泛化性：通过预训练适应多种任务（如文本生成、问答、翻译等）。大模

刚接触AI大模型不知道怎么学？收好这份3个月转型攻略👇🏻阶段一（1-2周）阶段二（3-4周）阶段三（5-8周）阶段四（9-12周）

本文介绍了微调的基本概念，以及如何对语言模型进行微调。从 GPT3 到 ChatGPT、从GPT4 到 GitHub copilot的过程，微调在其中扮演了重要角色。什么是微调（fine-tuning）？微调能解决什么问题？什么是 LoRA？如何进行微调？本文将解答以上问题，并通过代码实例展示如何使用 LoRA 进行微调。

总结了一份AI相关的知识框架和学习路径：- 企业级应用学完这三个阶段，你将完成从AI新手到AI架构师的完整蜕变。作者能力有限，借此希望为想学习AI的朋友们提供一条系统性的学习路线，快速入门，拥抱AI！

多模态大模型，结合了NLP和CV的能力，通过整合并处理来自不同模态的信息（文本、图像、音频和视频等），可以处理跨领域的任务，例如文生图，文生视频、跨媒体搜索（通过上传图，搜索和图有关的文字描述）等。根据训练的数据类型和应用方向，我们通常会将大模型分为语言大模型（以文本数据进行训练）、音频大模型（以音频数据进行训练）、视觉大模型（以图像数据进行训练），以及多模态大模型（文本和图像都有）。大部分的大模

月薪 15K 的 Java 仔，转行大模型后直接翻倍。别不信，这事儿正在批量发生。有人说想搞大模型必须 985 硕士起步，还得发过顶会论文？。现实是：37 岁老程序员转型大模型应用开发，三个月拿下 offer；传统运维小哥靠 RAG 技术逆袭，薪资直接跳涨 80%。这行业正在上演现实版《屌丝逆袭》。

DeepSeek发布V3.2双模型：通用版推理达GPT-5水平，Speciale版斩获四大竞赛金牌。V3.2采用创新DSA稀疏注意力机制，推理成本降低3倍以上，在128k长文本任务中表现突出。团队投入超预训练10%的算力进行强化学习，并构建了包含1800+环境的Agent训练体系，使模型在未训练过的工具调用场景展现强大泛化能力。技术报告同时指出模型在知识广度和Token效率方面仍有提升空间。目前V

随着大模型（Large Language Models, 以下简称LLM）迅猛发展的浪潮中，幻觉（Hallucination）问题逐渐成为业界和学术界关注的焦点。所谓模型幻觉，指的是模型在生成内容时产生与事实不符、虚构或误导性的信息。比如，当你询问“世界上最长的河流是哪条？”模型可能一本正经地回答：“是亚马逊河，位于非洲”，而实际上亚马逊河在南美洲，同时也并不是最长的河流。

大模型精调方法综述：针对预训练大模型在特定任务表现不佳的问题，本文系统介绍了两种精调方案。全量参数调整虽能发挥模型潜力但成本高昂，更适合参数规模较小的模型。目前主流采用部分参数微调方法，重点分析了五种高效微调技术：1)Prompt Tuning通过添加可训练提示词优化输入；2)P-Tuning引入可训练编码Token加速收敛；3)P-Tuning v2改进为多层提示优化；4)Prefix Tuni