调教LLaMA类模型没那么难，LoRA将模型微调缩减到几小时LoRA 微调方法，随着大模型的出现而走红。最近几个月，ChatGPT 等一系列大语言模型（LLM）相继出现，随之而来的是算力紧缺日益严重。虽然人人都想打造专属于自己的大模型，但是能负担得起上亿参数模型训练的机构却寥寥无几。在快速发展的人工智能领域，以高效和有效的方式使用大型语言模型正变得越来越重要。

近期，多模态大型语言模型（LLMs）因其能够理解和生成各种数据类型的内容而受到研究界和科技行业的广泛关注。这些多模态模型建立在像Chat-GPT这样的单一模态模型的基本原则之上，整合了视觉、听觉和文本数据，使它们能够提供更丰富且更具上下文相关性的输出。本文将提供一个关于多模态大型语言模型领域的背景及相关研究的简要概述。近年来，人工智能领域最突破性的进展之一是大型语言模型（LLMs）的发展和普及。这

音频分类任务是指将音频信号按照其内容的类别归属进行划分。例如，区分一段音频是音乐、语音、环境声音（如鸟鸣、雨声、机器运转声）还是动物叫声等。其目的是通过自动分类的方式，高效地对大量音频数据进行组织、检索和理解。在现在音频分类的应用场景，比较多的是在音频标注、音频推荐这一块。同时，这也是一个非常好的入门音频模型训练的任务。在本文中，我们会基于PyTorch框架，使用 ResNet系列模型在 GTZA

(Vision Transformer, ViT) 是一种革命性的技术，它将Transformer架构应用于视觉识别任务，通过自注意力机制来捕捉图像中的特征关系，显著增强了模型对视觉信息的解析力。这一领域的研究不仅此外，的研究深化了我们对深度学习中注意力机制的理解，并激发了模型设计的创新，如通过局部注意力机制降低计算成本，或通过结构性重参数化提高效率。的进展为处理跨模态任务和大规模视觉识别挑战提供

不久前 OpenAI Sora 以其惊人的视频生成效果迅速走红，在一众文生视频模型中突出重围，成为全球瞩目的焦点。继 2 周前推出成本直降 46% 的 Sora 训练推理复现流程后，Colossal-AI 团队「Open-Sora 1.0」，涵盖了，包括**数据处理、所有训练细节和模型权重，**携手全球 AI 热爱者共同推进视频创作的新纪元。先睹为快，我们先看一段Open-Sora 1.0 生成的

1. 需要外部知识吗？对于以前摘要的风格进行摘要的任务，主要数据源将是以前的摘要本身。如果这些摘要包含在静态数据集中，就不太需要持续外部数据检索。但是，如果有一个频繁更新的摘要动态数据库，目标是不断与最新条目对齐的话，RAG可能在这个场景更好发挥作用。\2. 需要模型适配吗？这个用例的核心是适应专业领域或特定的写作风格。微调特别擅长捕捉风格细微差异、语调变化和特定领域的词汇，因此对于这个维度来说，

本文详细解析了Transformer架构的核心原理，通过通俗易懂的方式讲解tokenization、词嵌入、位置编码及注意力机制等关键技术。无论你是AI初学者还是希望深入理解大模型的开发者，本文都能帮助你系统掌握这一革命性架构，为理解和应用大语言模型奠定坚实基础。花了一点时间来学习和研究经典的transformer架构及原理，这个是2017年谷歌的一个论文，开拓了AI的新时代，尽量通俗易懂的解释一

本文系统总结了大模型微调的完整流程，从目标确定、数据准备到模型部署的7大步骤，详解了LoRA参数高效微调原理。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能通过本文掌握微调大模型的核心技术与方法，提升模型在特定场景的性能表现。前面2篇做了模型微调实战，一个是智谱ChatGLM-6B模型，另外一个Qwen2.5-7B模型，这篇在实战的基础上做一个总结，梳理出模型微调的一般流程。大模型微调（Fine-tu

本文系统对比了LangChain、LangGraph和LangSmith三大AI开发框架的核心特性与应用场景。LangChain提供链式编程接口，适合简单任务；LangGraph支持动态工作流编排，是构建复杂Agent系统的理想选择；LangSmith作为监控平台，提供调试、追踪和评估功能。文章还解析了RAG技术如何通过检索增强生成解决LLM的知识局限问题。三大框架各司其职又相互协同，为开发者提供

摘要：本文剖析企业级RAG系统构建的三大核心环节——文档预处理、召回与生成增强，针对复杂文档处理、问题优化等难点提供实用解决方案。通过统一文档格式、多维度问题优化、上下文压缩等技巧，提升系统效率与准确性。文章强调业务场景适配的重要性，并分享文档转换、标签提取等实战经验，帮助开发者构建高质量RAG系统。最后指出AI时代率先掌握技术者的竞争优势，呼应大模型学习的重要性。全文兼顾技术深度与实用价值，为R