对于不少朋友来说，想要让这些大模型在自己的电脑上跑起来，似乎是一件很遥远的事情。别担心！今天我们就来一步步教你如何在Windows系统下轻松实现这一目标——使用一个叫作Ollama的工具。

目前看，随着通用基础大模型能力的提升，其应用场景已经从社交、消费等ToC应用、扩展到办公、编程、营销等通用ToB应用，以及在融合专业场景核心数据后应用于金融、制造、能源等专业ToB领域。随着模型能力提升，基于Transformer架构的模型还会以“领域数据+独立模型+专项应用”的形式更多在独立ToB领域中得到应用，比如具身机器人、药物研发、自动驾驶等。

本文介绍如何基于Llama 3大模型、以及使用本地的PDF文件作为知识库，实现RAG(检索增强生成)。RAG，是三个单词的缩写：Retrieval、Augmented、Generation，代表了这个方案的三个步骤：检索、增强、生成。道理很简单，但实际用起来，里面会有很多地方需要去仔细的研究、调参。

简单来说，Ollama是一个开源的框架，它允许用户在本地环境中轻松设置和运行大型语言模型，如Llama 2、Gemma等，并提供自定义模型创建和多平台支持。Ollama的主要特点包括其轻量级、可扩展性，以及对初学者或非技术人员的友好设计。它提供了创建定制语言模型和运行多种应用的能力，如文本生成、语言翻译和创意写作等。

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

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

通过以上步骤，我们创建了一个简单的鲜花描述生成器。这个生成器可以根据输入的鲜花价格和名称生成一段吸引人的描述。​。

​Ollama，一个开创性的开源框架，为本地驾驭庞然大物——大型语言模型（LLM）而生，它赋予用户前所未有的自由，无需云端牵绊，即可在个人设备上自如驾驭Llama 3、Mistral、Dolphin Phi等一众语言巨擘。这不仅仅是对技术边界的勇敢跨越，更是对自主计算时代的深情呼唤。跨平台兼容性是其另一大亮点，无论是苹果优雅的macOS、Windows的广阔天地、Linux的深邃森林，还是Dock

今年整个 IT 界、甚至科技界最火爆的技术就是 AI 大模型了，没有之一。以 OpenAI 的 GPT 为代表、国内外一众大模型跟进，形成了百模齐奔的态势。围绕着大模型，各项周边的应用也在快速发展。在 2023 年年底的云栖大会上，论坛标题带有“大模型”的搜索一下，有三十个之多。搞技术的同学朋友一聊天，不提大模型，都没得可聊了。笔者从事 GIS 开发多年，现在在阿里云-政企事业部-解决方案研发部，

大模型是近几年非常火的一个AI名词，很多公司也在训练自己的大模型，但是训练一个大模型需要多少钱呢？本文从多个角度为大家拆解。