高效微调对于将大型语言模型（LLMs）适应下游任务至关重要。然而，在不同模型上实施这些方法需要付出相当大的努力。我们提出了LLAMAFACTORY，这是一个统一的框架，集成了一套尖端的高效训练方法。它允许用户通过内置的Web UI LLAMABOARD 灵活定制100多种LLMs的微调，无需编码。我们在语言建模和文本生成任务上经验性地验证了我们框架的效率和有效性。该框架已在发布，并已获得超过13,

微调模型涉及调整预训练或基础模型的参数，使其能够用于特定任务或数据集，从而提升其性能和准确性。这个过程包括为模型提供新的数据，并修改其权重、偏差和某些参数以最小化损失和成本。通过这样做，这个新模型可以在任何新任务或数据集上表现良好，而无需从头开始，从而节省时间和资源。通常，当一个新的大型语言模型（LLM）创建时，它会在一个大型文本数据语料库上进行训练，其中可能包含潜在有害或不良内容。在预训练或初始

RAG工作流帮助我们管理和利用来自各种来源的数据，以提供准确和相关的结果。从不同的来源收集数据，如文本文件、PDF、网站、数据库或API。例如，Llama Hub提供了许多连接器，使这一步骤更容易。在索引阶段，系统将原始数据转换为向量嵌入并组织它们。使用句子转换模型将每个文档或数据片段转换为捕捉语义含义的高维向量。然后将这些向量组织成高效的数据结构，通常是n维树或哈希映射，以实现快速的相似性搜索。

如果您已经听说过 ChatGPT 或 Gemini，那么您已经遇到过 Transformer。实际上，ChatGPT 中的 “T” 就代表 Transformer。这种架构最早在 2017 年由 Google 的研究人员在论文《Attention is All you need》中提出。

SSM是Mamba的核心，因此了解它们的工作方式很重要。我们可以将它们视为变压器中自注意机制的替代品。状态空间模型（SSM）提供了一种有效表示和分析序列的结构化方法。在神经网络的上下文中，SSM可以用作处理序列的层，其核心概念是将输入信号映射到潜在状态，然后映射到输出信号。SSM的更新和输出方程为：在这里，A，B，C和D是定义系统动力学的矩阵，其中A表示状态的演变，B表示输入对状态的影响，C表示状

本笔记本演示了如何使用GPT的视觉能力处理视频。GPT-4不能直接将视频作为输入，但我们可以使用视觉和新的128K上下文窗口一次性描述整个视频的静态帧。让我们以大卫·爱登堡的风格为这个视频配音。首先，我们使用OpenCV从一个包含野牛和狼的自然。

二十多年来， Sepp Hochreiter 开创性的 长短期记忆 (LSTM) 架构在众多深度学习的突破和实际应用中起到了重要作用。从生成自然语言到支持语音识别系统，LSTM 一直是推动 AI 革命的核心力量。然而，即使是 LSTM 的创造者也认可其无法充分发挥全部潜力的固有局限性。这些局限性包括无法修正存储的信息、有限的存储能力以及缺乏并行处理功能，这些因素为变压器模型及其他模型的崛起铺平了道

AutoGen 是一个框架，可以使用多个代理进行对话，解决任务，从而实现 LLM 应用的开发。AutoGen 代理是可定制、可对话的，并且可以无缝地允许人类参与。它们可以在使用 LLM、人类输入和工具的各种模式下运行。

GPT-4o 是 OpenAI 最新和最强大的 AI 模型。这不仅仅是 AI 聊天机器人领域的又一步，而是一个具有突破性功能的飞跃，称为多模态能力。这意味着：传统上，像以前版本的 GPT 这样的语言模型主要集中在理解和响应文本。GPT-4o 打破了这一模式，成为真正的多模态模型。这是其核心优势，允许 GPT-4o 进行对话、回答问题，以及生成诗歌或代码等创作性文本格式。想象一下，播放一首歌给 GP

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法是一种用于解决类别不平衡问题的算法。在类别不平衡问题中，少数类样本数量很少，而多数类样本数量很多。这会导致机器学习模型对多数类样本的学习更加充分，而对少数类样本的学习不足，从而影响模型的性能。SMOTE算法通过合成新的少数类样本来解决这个问题。具体来说，对于每个少数类样本，SMOTE算法会随机选择