你可能已经与大型语言模型（LLMs）互动过，比如OpenAI的ChatGPT背后的模型，它们能够回答问题、总结文档、编写代码等，功能非常出色。虽然LLMs本身就很了不起，但如果有一点编程知识，你可以利用像LangChain这样的库来创建自己的LLM驱动的聊天机器人，几乎可以做任何事情。在企业环境中，创建LLM驱动的聊天机器人最受欢迎的方法之一是通过检索增强生成（RAG）。

2023年上半年，广泛使用API（如OpenAI）来创建基于大型语言模型（LLM）的基础设施，极大地塑造了软件领域。和在这一趋势中发挥了重要的作用。2023年下半年LLMOps的运维工作流程中微调（或指令调整）模型门槛降低基本成了业内标准流程，这一趋势的发展主要是由以下几个原因，1.微调的成本急剧降低，配合PEFT等方法，可以在单张T4卡上对Llama 2微调，这在以前是难以想象的；2.处理公司内

大模型技术，以其广阔的应用前景和巨大潜力，无疑成为了技术发展的焦点。然而，随之而来的挑战亦不容忽视：****可靠性、可解释性的难题需要我们去攻克，数据质量与数量的提升成为迫切需求，应用部署成本的降低与迁移能力的增强同样重要，而安全与隐私保护的强化更是关键中的关键。此外，探索更为贴合实际、具备落地价值的应用场景，亦是我们需要努力的方向。****这些挑战与机遇并存，将决定大模型技术未来的广泛应用与发展

本文使用LangChain+ChatGLM来实现一个简单的基于本地知识库的问答系统，可以在完全不使用openai提供的api来完成本地知识库问答系统的搭建，如果有需要做本地私有化知识库问答系统的，可以参考此方案。

蓝皮书主要从人工智能大模型技术概述、人工智能大模型技术体系概述、人工智能大模型技术赋能财务概述、人工智能大模型技术赋能财务应用、人工智能大模型财务应用局限性和关注问题五大篇章进行阐述。

Transformers Trainer 和 Hugging Face Evaluate 是机器学习工作流中的两个重要工具。Trainer 模块通过简化微调训练过程和统一配置参数，帮助用户高效地进行模型训练；Evaluate 库则通过简便的一致性评估方法，确保模型性能的准确评估。掌握这些工具，将使您的机器学习实验更加高效和可靠。​。

AutoGen提供了一个统一的多代理对话框架，作为使用基础模型的高级抽象。它的特点是功能强大、可定制且可对话的代理，这些代理集成了llm、tools、和 human。通过在多个有能力的代理之间自动化聊天，可以很容易地让它们共同自主地执行任务或使用人工反馈，包括需要通过代码使用工具的任务。该框架简化了复杂的LLM工作流程的编排、自动化和优化。它最大限度地提高了LLM模型的性能，克服了它们的缺点。它支

​在数字技术日新月异的今天，大模型技术已经成为我们处理大规模复杂数据、提升业务效率的重要工具。然而，它所带来的优势并非仅仅停留在表面，更深层次的影响正在逐渐显现。今天作者试图带大家深入理解大模型技术所带来的优势，包括其在处理复杂问题时的高度灵活性和适应性。大模型技术在自然语言处理领域具有显著优势，其庞大的知识库、出色的泛化能力、逻辑推理能力和信息整合与分析能力，不仅能够优化改变工作流程，减轻脑力劳

大型语言模型（LLMs）已经彻底改变了AI领域，小型模型也在崛起。因此，即使是在旧的PC和智能手机上运行先进的LLMs也成为了可能。为了给大家一个起点，我们将探索三种不同的方法来本地与LLama 3.2进行交互。

1]是一个强大的数据分析和处理库。只需几行代码，你就可以从 CSV 文件或数据库等各种来源读取、清理和分析数据。