这是面向小白用户的一个超级简单的微调大模型示例，通过这个例子将得到一个速度翻倍，并可以包含自己业务知识数据的微调后llama3模型，可用于本地部署构建私有化的AI智能体。very 的 nice首先请准备好google账号和网络环境，这个示例基于goolge colab的免费算力完成。使用浏览器打开上方链接将点击copy to Drive复制笔记到自己账号下的网盘，点击之后弹出新窗口我们就在这个弹出

生成式模型是目前人工智能领域最令人着迷的方向之一，尤其是那些基于用户提示生成文本的文本生成模型。一个著名的例子是OpenAI的ChatGPT，它是一个 助手模型，可以回答用户在多个主题上的问题。在这篇文章中，我们将介绍大型语言模型（LLM）、它的工作原理，以及如何从零开始训练它。我会尽量把文章中的每个主题都讲清楚，希望大部分读者都能理解并有所收获 😁。如果你打算运行所有代码示例，请确保你已经先导

预训练语言模型如BERT和T5，是向量检索(后续文中使用密集检索)的关键后端编码器。然而，这些模型通常表现出有限的泛化能力，并在提高领域内准确性方面面临挑战。最近的研究探索了使用大型语言模型（LLMs）作为检索器，实现了各种任务的最新性能。尽管取得了这些进展，LLMs相对于传统检索器的具体优势，以及不同LLM配置—例如参数大小、预训练持续时间和对齐过程—对检索任务的影响仍然不清楚。

汇总大量信息，以便于使用和沟通。

真正的魔力在于结合这些方法：提示词、RAG、微调、切换模型和使用多模态大模型。利用每种方法的优势，并将其应用于文本和图像数据，以此用大模型提升你的生产力。​。

MindSpee-LLM是昇腾AI面向大模型分布式训练提供的语言大模型套件，仓库涵盖了模型、算法以及各类开发工具链，支持开箱即用及灵活组装开发。仓库配备了详细的使用指南和示例代码，欢迎加入和体验：​。

流畅的多轮对话、丰富的通用知识问答，对于通用大语言模型在理解和响应人类指令方面表现突出，由于通用大模型的知识来源于公共知识，缺少对垂直领域的训练，因此使用LLM在垂直领域的知识问答表现并不理想。基于向量数据库+大模型的智能知识问题可以打破传统搜索困境，实时、快速、准确提供知识答疑，信息获取更加轻松高效。向量数据库+LLM（大语言模型），打造更懂你的企业专属Chatbot？企业知识管理存在的哪些问题

如今部署一套基于LLM大语言模型的私有知识库问答系统已经比较普遍，而且在企业内部也有很强的应用需求。网上这方面的开源系统比较多，在经过多方调研和对比后，我选择了FastGPT来搭建本地的知识库问答系统。尽管官方也提供了安装指南，但是在实际部署过程中，就会发现有些细节之处安装指南里并没有说清楚，网上也不容易查找到，还需要自己去摸索求证。今天给大家分享一下利用FastGPT搭建知识库问答系统过程中碰到

1、第一部分理解大型语言模型：介绍了 LLM 的基本概念、transformer架构以及训练大型语言模型所需的基础知识。5、第五部分无标签数据的预训练：讨论了如何在没有标签的数据上进行预训练，使模型能够捕捉语言的复杂性和上下文关系。3、第三部分注意力机制编程：深入探讨了注意力机制的原理及其在 LLM 中的应用，并通过代码实现了这些机制。6、第六部分模型微调：解释了如何在特定任务或领域的数据上微调预

笔记压缩prompt构建生成式对比学习（Generative-Contrastive Learning）协同监督微调（Collaborative Supervised Fine-Tuning）笔记压缩prompt构建用来定义模型在训练时的输入，生成式对比学习和协同监督微调分别对应两个预训练任务，前者引入了推荐中的协同过滤信号作为标签进行对比学习来训练更好的文本表征，后者其实就是根据笔记内容来生成对