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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。

在机器学习领域当中,微调(Fine-tuning) 是指在已经训练好的模型基础上,进一步调整,让你模型的输出能够更符合你的预期。透过微调,我们可以不用重新训练一个新的模型,这让我们能够省去训练新模型的高昂成本。微调的方式很简单,你只需要准备成对的训练资料。然后喂入Fine-tuning API 就可以完成了。这边指的成对资料,是输入搭配输出,输入「亚洲最帅的三个男人是谁?」这个输入,以及在收到这样

人人玩转Llama 2!Meta正式官宣免费用,大模型微调羊驼指南大全集

如今也是出现了各种各样的大模型,如果想要针对性的让他扮演某个角色我们通常采用的是给他输入prompt(提示词)。

哈喽啊大家,最近又收集到一本大模型方面的书,就是这本 《大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地》

这是一种结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)的机器学习模型,通常用于自然语言处理任务,如文本生成、问答系统等。
最新的chatGPT-4o只能基于2023年6月之前的数据进行回答,距离目前已经快一年的时间,如果想让GPT基于近一年的时间回复问题,就需要RAG(检索增强生成)技术了。
自从 DeepSeek 发布后,对 AI 行业产生了巨大的影响,以 OpenAI、Google 为首的国际科技集团为之震惊,它的出现标志着全球AI竞争进入新阶段。从以往单纯的技术比拼转向效率、生态与战略的综合较量。

随着大模型应用不断落地,知识库,RAG是现在绕不开的话题,但是相信有些小伙伴和我一样,可能会一直存在一些问题,
基于AI大模型的推理功能,结合了RAG(检索增强生成)、智能体(Agent)、知识库、向量数据库、知识图谱等先进技术,我们向实现真正的AGI(通用人工智能)迈出了重要步伐。







