微调、RAG和蒸馏的对比和区别。

数据是基础是现在LLM从业人的共识，尤其是高质量的数据。根据ChatGPT不同阶段的训练过程，数据也分为预训练数据（GPT）和指定微调数据（SFT，RLHF），前者用自回归的方式在尽可能多的数据上以自监督的方式进行上下文语境学习得到基础的大语言模型，后者则是通过多样且高质量的Instruction样本（三元组）来激发出大语言模型的能力，对齐下游任务或用户的输入。区别于两个阶段的目标，其涉及的数据需

LangChain 作为一个大语言模型（LLM）集成框架，旨在简化使用大语言模型的开发过程，包括如下组件：LangChain框架优点：1.多模型支持：LangChain 支持多种流行的预训练语言模型，如 OpenAI GPT-3、Hugging Face Transformers 等，为用户提供了广泛的选择。2.易于集成：LangChain 提供了简单直观的API，可以轻松集成到现有的项目和工作流

大模型的本质就是一段有输入和输出，并能使用某种算法达到某种目的得计算机程序在刚开始接触大模型时，根本不明白大模型是个什么玩意，看着别人给出的定义一脸懵逼。不论是业内还是网上的文章，对大模型的普遍定义都是拥有巨大参数量和复杂计算的机器学习模型/深度学习模型。从定义中能够看出哪些东西？巨大参数量，复杂计算，机器/深度学习模型。说句实话，对大部分人来说看了这玩意有什么用，有谁能用自己的话说明白什么是大模

大家好某种程度来说大模型训练的核心算法就是300到400行代码，如果真正理解了并不难。下面我将带大家分析常规大模型训练有几个阶段以及在训练中一般会用到哪些方法。由上图可以看出，大模型训练主要有四个阶段：预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习。开始的第一个阶段是预训练阶段。这个阶段在这个图中有点特殊，因为这个图没有按比例缩放。实际上预训练消耗的时间占据了整个训练pipeline的99%。因此，这个阶

中美在AI大模型的商业化和产业化方面各有优势，但也面临不少挑战。美国在AI大模型领域拥有深厚的技术储备和布局，如OpenAI的GPT系列、谷歌的BERT等，处于全球领先地位。美国拥有众多世界领先的科技公司和研究机构，如OpenAI、谷歌、微软等，它们在AI大模型的研发上不断取得突破。例如，OpenAI的GPT系列模型在自然语言处理（NLP）领域取得了显著成就，能够进行复杂的语言理解和生成任务。

随着生成式AI市场基础层的稳定，竞争重心转向了推理层的开发，AI的系统2思维被提升至新的高度，预示着AI在解决问题和深层次推理方面的能力将得到显著增强。生成式 AI 市场的基础层正逐渐稳定，形成了由几个主要参与者和联盟组成的均衡格局，包括微软/OpenAI、AWS/Anthropic、Meta 以及谷歌/DeepMind。只有那些拥有强大经济引擎和大量资本的规模化参与者才能继续参与竞争。

医疗领域的开源 LLM：OpenBioLLM-Llama3，在生物医学领域优于GPT-4、Gemini、Meditron-70B、Med-PaLM-1、Med-PaLM-2OpenBioLLM-Llama3有两个版本，分别是70B 和 8B —OpenBioLLM-70B提供了SOTA性能，为同等规模模型设立了新的最先进水平 —OpenBioLLM-8B模型甚至超越了GPT-3.5、Gemini和

从repo的介绍中我们发现直接微调大模型需要耗费大量的计算资源，而直接使用lora 可以在少量GPU的资源情况微调大模型，且能够达到比全量微调差一点的效果，确实很强大。我们可以发现这些PEFT的方法有如下优势。少量的计算资源，就能撬动大模型的微调。就能达到不错的效果同时PROMPT_TUNING 等方法的指令微调方式和预训练任务的训练方式达成了统一，可以在小样本情况小取得不错的成绩采用训练prom

之前在 大模型时代，Databricks 向左，Snowflake 向右 这篇文章中，分析了一下大模型数据分析的一些路径。在这里面，openai 是直接采用大模型+code interpreter 模型来做数据分析，带来了新的想象力但是 openai 的一些例子还存在很多不稳定和明显的分析上的缺陷。例如缺乏直接读取处理原始数据、缺乏交互式探索、不能做大规模数据处理等最近 Agent 作为大模型的一