大模型（如人工智能、机器学习和深度学习模型）可以通过提供数据驱动的决策支持、自动化流程和预测分析来赋能IT项目经理。这些工具可以帮助项目经理更有效地管理项目，预测潜在的风险，并提高项目成功的可能性。以下是IT项目经理如何转行大模型，以及需要学习的内容：了解基础知识：编程语言：学习Python或R等编程语言，这些语言在数据分析和机器学习模型开发中广泛使用。数据结构和算法：了解基本的数据结构（如数组、

微调大模型需要非常高的电脑配置，比如GPU环境，相当于你在已经预训练好的基础上再对大模型进行一次小的训练。但是不用担心，本篇文章会使用阿里魔塔社区提供的集成环境来进行，无需使用你自己的电脑配置环境。你只需要有浏览器就可以完成。本次微调的大模型是零一万物的 Yi 开源大语言模型，当然微调其他大模型的过程和原理也有差不多。这里说明一下，阿里魔塔社区对于新用户提供了几十小时的免费GPU资源进行使用，正好

大模型带来了巨大的机遇，也让我们看到了人才培养的挑战。但机遇与挑战总是并存的。重要的是作为企业与个人，我们要保持开放、包容和定力的心态。坚持不懈地进行技术创新，同时也要注重应用创新。只有当两者结合时，才能推动这个日新月异的产业向前发展，最终造福社会。虽然路还很长，但我坚信，有我们大家的不懈努力，大模型必将开启人类智能的新纪元。

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发，对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分，并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。

模型大师们，准备好踏上一段深度学习与模型构建的路了吗？这里有八本经典之作，它们将是你攀登知识高峰的阶梯从《PyTorch深度学习实战》到《大模型时代》从掌握基础框架到洞悉大模型时代的变革

本文概述 RAG 的核心算法，并举例说明其中的一些方法。RAG融合是一个强大的功能，能够提高RAG应用的语义搜索效率。通过使用语言模型生成多个查询并对搜索结果进行重新排序，RAG融合可以呈现更丰富多样的内容，并提供了一个额外的层次，用于调整应用。此外，RAG融合还可以实现自动纠正、节省成本以及增加内容多样性。但是，需要注意一些权衡，比如潜在的延迟问题、自动纠正的挑战以及成本影响。对于依赖常见概念但

我们概述了RAG任务的四个层次。现在，让我们卷起袖子，深入每个层次的技术细节。准备好你的工程师思维，我们要开始真正的技术探索了！构建一个优秀的RAG系统，就像是在进行一场复杂的厨艺比赛。你需要了解每种原料（数据）的特性，掌握各种烹饪技巧（技术方法），并且要有足够的创意来应对各种挑战。记住，理论和实践同样重要。多尝试，多总结，你就会发现RAG的魅力所在。谁知道呢，或许也许下一个改变AI世界的突破，就

大模型应该是目前当之无愧的最有影响力的AI技术，它正在革新各个行业，包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等等，正在成为未来商业环境的重要组成部分。截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。Transformer体系：由Google提出的Transformer 模型及其变体，如BERT、GPT 等。PyTorch

深度解析RAG技术在大模型时代的原理与实践，下面是基于前面RAG各部分的一个生态全景图，包含了RAG的下游任务、RAG范式，RAG评估、RAG的核心技术，RAG的展望等。

这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，下面是我整理好的一套完整的学习路线，希望能够帮助到你们学习AI大模型。• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；第七阶段： 以大模型平台应用与