我们通常会看到某模型研发机构开源了base模型和chat模型，那base模型和chat模型有什么区别呢？首先，所有的大语言模型（LLM）的工作方式都是接收一些文本，然后预测最有可能出现在其后面的文本。

或许从诞生那天起，LangChain 就注定是一个口碑两极分化的产品。看好 LangChain 的人欣赏它丰富的工具和组建和易于集成等特点，不看好 LangChain 的人，认为它注定失败 —— 在这个技术变化如此之快的年代，用 LangChain 来构建一切根本行不通。夸张点的还有：「在我的咨询工作中，我花了 70% 的精力来说服人们不要使用 langchain 或 llamaindex。这解决

令人兴奋的消息，Meta发布了Lllam3.2系列模型，当前的基准显示，Llama 3.2 在各种基准测试中表现优于 Claude3.5 Haiku 以及 GPT-4o-mini；加上前几天的Qwen2.5，这是他们的第1次开源多模态大模型，总共有4个；其中两个是视觉模型（11B、90B）。90B可能是目前最大的视觉模型了，我记得前面一个比较大的是剩下的两个是1B和3B的，这些模型专为边缘计算和移

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，

在构建大型语言模型 （LLM） 应用程序时，开发人员可以通过两种常见方式整合专有数据和特定于领域的数据：检索增强生成 （RAG） 和微调。RAG使用外部数据增强提示，而微调则将其他知识合并到模型本身中。然而，这两种方法的优缺点尚不清楚。论文提出了一个用于微调和 RAG 的管道，并介绍了多种流行的 LLM（包括 Llama2-13B、GPT-3.5 和 GPT-4）的两者的权衡。我们的流程由多个阶段

有时，Ollama 可能无法如你所愿运行。解决问题的一个好方法是查看日志。（使用 docker ps 可以找到容器的名字）如果你是在终端里手动运行 ollama serve，那么日志会显示在该终端上。在 Windows 上运行 Ollama 时，日志的存放位置有一些不同。Ollama 内置了多个为不同 GPU 和 CPU 向量特性编译的大语言模型（LLM）库。Ollama 会尝试根据你的系统能力选

只需要将ollama部署到本地，借助comfyui ollama节点即可给你的Ai绘画提示词插上想象的翅膀。具体看详细步骤！第一步打开ollama官网：https://ollama.com/，并选择models显存太小选择的是llama3\8b参数的instruct-q6_k的这个模型。运行方式也很简单，只要你网络没问题，直接在终端里，运行ollama run llama3:8b-instruct

多模态大模型来了！由撰写，——它从和两类多模态大模型研究方向出发，全面总结了五个具体研究主题：视觉理解视觉生成统一视觉模型LLM加持的多模态大模型多模态agent‍并重点关注到一个现象：多模态基础模型已经从专用走向。Ps. 这也是为什么论文开头作者就直接画了一个的形象。谁适合阅读这份综述（报告）？用微软的原话来说：只要你想学习多模‍态基础模型的基础知识和最新进展，不管你是专业研究员，还是在校学生，