近些年随着模型参数量的增大以及预训练语料的增长，单个模型的训练规模越来越大，消耗的成本越来越大， 尤其是2020之后，大型语言模型的兴起，将包括自然语言处理、计算机视觉、跨模态等场景带进了超大规模的军备竞赛中，但是就目前的硬件设计以及分布式通信所限，集群整体利用率较低。

5 月 14 日，腾讯宣布旗下混元文生图大模型全面升级并全面开源，目前已在 Hugging Face 平台及 GitHub 上发布，包含模型权重、推理代码、模型算法等完整模型，可供企业与个人开发者免费商用。据了解，这是，支持中英文双语输入及理解，参数量 15 亿。升级后的混元文生图大模型采用了与 Sora 一致的 DiT 架构，即，不仅可以支持文生图，也可以作为视频等多模态视觉生成的基础。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约3960

1 LLaMA-Factory本地大模型微调2 本地大模型联网功能开发3 业务场景探索4 未来展望与实践建议。

RAG全称是。

OpenWebUI是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管WebUI，它支持完全离线操作，并兼容Ollama和OpenAI的API。这为用户提供了一个可视化的界面，使得与大型语言模型的交互更加直观和便捷。

以数据和经验为基础的知识信息管理在各个行业和领域都至关重要，随着知识经济的到来，有效地管理和利用知识信息，成为企业获得竞争优势、促进创新和发展最有效途径。传统的知识存储媒介以纸质为主，借助计算机和互联网技术的发展，越来越多知识信息以电子文档的形式进行存储，以共享知识库为核心，通过建立共享知识和交流平台，实现数据和经验的价值复用。知识库中的数据来源多样，大量的非结构化信息需要人工处理，建设效率低、成

ModelBase Model在240万条中英文医疗数据集上SFT微调了一版Ziya-LLaMA-13B模型，医疗问答效果有提升，发布微调后的LoRA权重姜子牙通用大模型 V1 是基于 LLaMa 的 130 亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前姜子牙通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程

时常回顾经典，在新的base-model上，可能会有意想不到的效果。做成功的事情都是时机恰到好处。当然，结合环境交互的rl框架也是一个重要的技术方向。需要类似传统的游戏环境，能够和环境异步交互、生成中断等等，对llm的适配也带来一些挑战，也容易拉开各家rl的差距。没好的环境，基本上也做不出更强的推理、推理增强的agent模型。最后，除了rl方法外，其他一些生成模型的优化/采样方法（EBM的优化/采

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