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。