DeepSeek系列大模型由杭州深度求索高性价比：DeepSeek-V2模型以其史无前例的性价比著称，推理成本被降到每百万token仅1块钱，约等于Llama3 70B的七分之一，的七十分之一。架构创新：DeepSeek对模型架构进行了全方位创新，提出崭新的MLA（一种新的多头潜在注意力机制）架构，把显存占用降到了过去最常用的MHA架构的5%-13%，同时，独创的DeepSeekMoESparse

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的方法，旨在提高自然语言处理任务的性能。相对于预训练和微调，RAG的优势在于能够利用外部知识源，如知识图谱或文档数据库，以增强模型的理解和生成能力。此外，RAG还可以通过检索相关信息来减少对大规模预训练数据的依赖，从而降低计算成本。

在人工智能的快速发展中，指令微调（Instruction Tuning）成为了提升大型语言模型（LLM）能力的重要手段。与传统的训练方式不同，微调更多聚焦于在现有模型的基础上进行适应性调整，使其能够更好地执行特定任务或响应用户的指令。本文将带领大家一起深入了解指令微调的概念与实践方法，尤其是针对LLama2-Alpaca模型的微调实现。我们将从数据准备到微调代码的实现，再到如何使用SwanLab来

AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作 AI 芯片。但是通常意义上的 AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。