只需，描述你想要大模型去做什么。就有一系列AI自己当“模型训练师”，帮你完成的所有工作。比如让70亿参数羊驼大模型学会优化GPT-4提示词，整个过程只要20分钟。秘诀就是网友分享的一个可以帮咱的AI工具：它能帮你搞定数据收集、写代码等一系列操作，你要做的就是你要什么，然后坐等即可。可能是的大模型微调方法了（手动狗头）。并且成本也不高，羊驼这个例子花费就不超15美元（合100来块人民币）。好消息，小

所有的项目都是基于 TailwindCSS 实现了响应式，同时支持网页端和移动端的显示效果。这期尝试开发的 AI 应用是使用通义千问的大模型 API，开发一个 AI 看舌苔的应用。整个项目的操作流程比较简单，第一屏用户上传自己的舌头的照片， 保存到 OSS 中。然后将 OSS 保存的图片发送给通义千问的大模型（这里采用了 qwen-vl + qwen-max 两个大模型），让大模型生成我们的前端

2024年2月1日，面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源MiniCPM系列端侧大模型，主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿（2.4B）的非词嵌入参数量，总计2.7B参数量。经过SFT后，MiniCPM-2B在公开综合性评测集上与Mistral-7B表现相近（中文、数学和代码能力更优），整体性能超越Llama2-13B、MPT-30B、Falcon-40B等模型。

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学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI

检索增强生成 (RAG) 作为人工智能 (AI) 领域的一项重要技术，近年来得到了飞速发展。它将基于检索模型和基于生成的模型相结合，利用海量外部数据，生成更具信息量、更准确、更具语境相关性的回复。检索策略是 RAG 系统的关键组成部分，它直接影响着系统的性能和效率。在各种检索策略中，查询重写凭借其能够优化和改进检索过程，确保 AI 系统获取最相关信息的优势，成为了研究的热点。本文将深入探讨查询重写

Ollama。

自2022年11月以来，以OpenAI公司的ChatGPT为代表的大语言模型在全球备受关注，各行各业都在讨论大语言模型的应用前景。本文分四部分讨论大语言模型在金融中的应用价值和应用策略：第一部分讨论大语言模型的功能，第二部分评估大语言模型在金融中的应用价值，第三部分讨论金融机构的大语言模型应用策略，第四部分总结全文。英国科学家斯蒂芬•沃尔弗拉姆2023年在《这就是ChatGPT》中对大语言模型的功

在这篇文章中，我们将尽可能详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程。包括模型预训练（Pretrain）、Tokenizer 训练、指令微调（Instruction Tuning）、奖励模型（Reward Model）和强化学习（RLHF）等环节。

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