引言在人工智能领域，自然语言处理（NLP）一直是研究的热点之一。随着深度学习技术的不断发展，大型预训练语言模型（如Qwen2-7B-Instruct）在理解与生成自然语言方面取得了显著的进展。然而，这些模型往往需要大量的计算资源和数据来进行微调，以适应特定的应用场景。Lora微调技术作为一种高效的模型优化手段，为解决这一问题提供了新的思路。本文将深入探讨Lora微调技术在Qwen2-7B-Inst

大模型也是有大有小的，它们的大小靠参数数量来度量。GPT-3就有1750亿个参数，而Grok-1更是不得了，有3140亿个参数。当然，也有像Llama这样身材苗条一点的，参数数量在70亿到700亿之间。这里说的70B可不是指训练数据的数量，而是指模型中那些密密麻麻的参数。这些参数就像是一个个小小的“脑细胞”，越多就能让模型更聪明，更能理解数据中那些错综复杂的关系。有了这些“脑细胞”，模型在处理任务

1 介绍本文对多模态大型语言模型（MM-LLMs）进行了全面系统的综述，涵盖了模型架构、训练流程以及122个多模态大模型研究的概览。文章深入探讨了输出投影器在机器翻译中的关键作用，并详细分析了模式生成器、训练管道、最先进的MM-LLM（SOTAMM-LLM）和未来发展趋势。MM-LLMs的发展方向包括扩展模型模式、丰富LLM多样性、提高MM生成能力和开发更具挑战性的基准测试。文章还提出了解决MM-

Semantic Kernel 与 LangChain 的对比Semantic Kernel 和 LangChain 都是用于开发基于大型语言模型（LLM）的应用程序的框架，但它们各有特点和优势。Semantic Kernel 是一个由微软开发的轻量级 SDK，旨在帮助开发人员将代码组织到内置于 Planner 中的技能、记忆和连接器中。它支持多种编程语言，包括 Python 和 TypeScri

随着AI人工智能技术的不断发展，一些领域有关的概念和缩写总是出现在各种文章里，像是Prompt Engineering、Agent 智能体、知识库、向量数据库、RAG 以及知识图谱等等，但是这些技术和概念也的的确确在AI大模型的发展中扮演着至关重要的角色。这些技术元素在多样化的形态中相互协作，共同推动 AI 技术持续向前发展。在这篇文章中，我们将深入探讨包括但不限于以上这些总是与大模型搭配出现的高

IPD，Integrated Product Development三个英文单词的首字母缩写，意为集成产品开发。做过产品开发的人，也许很多人都听说过IPD这个流程，但它究竟是什么，包括哪些方面的内容，可能知道的人并不多。在中国，IPD之所以名气这么大，是因为一直在传播两个案例，一个是郭士纳上任时，蓝色巨人IBM面临各种危机，是郭士纳引入IPD流程，让IBM起死回生。另一个案例是IBM尝到了IPD流

xshell 是一个强大的终端模拟软件

AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。

在实际使用中，我一般会选择文心一言4.0加kimi AI的组合。用kimiAI搜索资料、拓展内容，它是我目前比较喜欢用的搜索方式，在向kimiAI提问时，我会先看它给的回答，然后看它给的参考资料，其中有哪些资料是权威、官方的，比如数据报告等，在这些资料中找一找是否有新的信息。这样的搜索方式，比百度、小红书、微信搜索更加精准快速。文本创作时，我会倾向于用文心一言4.0，它生成的内容更加流畅、符合逻辑

想知道什么是项目经理，需要搞明白什么是项目？什么是项目管理？什么是项目经理？(1).什么是项目？项目是为创造独特的产品、服务或成果而进行的临时性工作。项目的基本特征：临时性，有确定的开始时间和结束时间；独特性，提供独特的产品、服务或成果；渐进性，渐进明细逐步完善的过程，意味着分步、连续的积累。(2).什么是项目管理？项目管理就是将知识、技能、工具与技术应用于项目活动，以满足项目的需求。