这些知识从哪里来？蒸馏温度T是什么？知识蒸馏的基本框架。离线知识蒸馏方法。

一、分布式微调训练的有哪些方式？二、工程实践中通信带宽不足对分布式训练的影响？三、如何有效处理多机多卡训练中的单节点故障？四、在多机多卡微调场景中，ZeRO优化器发挥着什么作用？

给大家介绍LlamaIndex的数据加载、数据连接和文本分割。

RAFT 的本质是用检索增强来生成高质量训练数据，再通过微调把“外挂知识”变成“内功修为”。

如何通过微调来agent性能？高效微调提升 Agent 工具调用能力的关键是什么?如何设计强化学习中的奖励函数来优化Agent性能？关于为什么强化学习比纯指令微调更适合提升 Agent 的性能?

手把手演示如何使用Xtuner对模型进行微调训练，包括数据准备、训练命令执行及训练过程中的监控技巧。最后，在完成微调之后，本文还将介绍如何对微调结果进行简单对话测试。

如何保证大模型生成内容的合规性？如何对超长文本进行微调训练？

1、微调数据集如何构建？2、大模型微调数据集规模如何预估？3、工业环境下微调数据集应该如何创建?4、强化学习微调需要如何准备数据集呢?

LlamaIndex四行代码实现一个简单的RAG

服务器上没有网会对LLaMA-Factory的分布式训练产生什么影响？