最近随着chatgpt的兴起，人工智能和大语言模型又再次进入了人们的视野，不同的是这一次像是来真的，各大公司都在拼命投入，希望能在未来的AI赛道上占有一席之地。

本书将介绍大语言模型的基础理论包括语言模型、分布式模型训练以及强化学习，并以Deepspeed-Chat框架为例介绍实现大语言模型和类ChatGPT系统的实践。

今天给大家系统地介绍了一本AIGC的各方面内容的书—《AIGC原理与实践：零基础学大语言模型、扩散模型和多模态模型》，这本书从基础知识到应用实践，从基本原理到案例分析，力求通过简洁明了的语言、清晰生动的例子，引导读者逐步掌握AIGC的精髓。

这个由北航和北大合作开发的项目，不仅集成了高效的训练技术，还通过LLaMA Board提供了一个用户友好的网页界面，让个性化微调变得轻松而直观。

本篇文章，我们将继续利用LLaMA-Factory，进行大模型的评测和导出。

本文综述了LLM赋能的知识图谱构建的最新进展，系统分析了LLM如何重塑传统的三层构建流程：本体工程、知识抽取与知识融合。

本文将简单介绍如何安装和使用MaxKB，基于DeepSeek模型轻松构建自己的智能知识库！

今天我们来学习如何使用Python实现一个基于RAG(检索增强生成)的知识库问答系统。这个系统能够基于我们自己的文档资料来回答问题，让AI更懂"我们的业务"。

Foundations of Large Language Models」 📚，无论你是一名想继续深入学习大模型的 LLM Engineer，还是刚入门的大模型小白，这本书都可以作为你日常学习的基础书籍。本书来自：东北大学自然语言处理实验室Tong Xiao/肖桐 and Jingbo Zhu/朱靖波本书旨在概述大型语言模型的基本概念并介绍相关技术。

课程内容基于大量的代码实战与讲解，通过实际项目与案例，学员能将理论知识应用于真实场景，提升解决实际问题的能力。