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大语言模型定制化应用的三种方式：Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别

在实现大语言模型的定制化应用中，的确有几种常用的方式：Prompt Engineering（提示工程）、Fine-tuning（微调）和Pre-training（预训练）。

大模型

惊了，ChatGLM、Vicuna 等热门大模型丝滑 input，跟所有的下载上传说拜拜

你还在耗费十几个小时下载庞大的数据集和模型吗？

下载

发现一个好东西，一键本地运行各种大模型！包括最新的Qwen1.5

Qwen这波年终大放送相当给力，将所有模型更新到了1.5版本，一次性放出6个尺寸，几十个模型！

Qwen1.5 大模型

个人从零预训练1B LLM心路历程

不过即使我在预训练里加了这部分数据，效果也是大概率比不过在qwen、llama这种大机构发布的模型基础上进行微调的。

LLM 训练

来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的

本场汇报共40多分钟，包含2个方面，一个是如何训练出GPT这样的大语言模型，里面包含了大语言模型的训练过程以及相关的技术，虽然是一种high-level的讲解，但是对于理解ChatGPT的训练十分有用。

大模型

大模型落地“诸神之战”，场景玩家先杀出重围了

整个模型矩阵由自然语义+视觉+视频三方面构成，其中自然语义大模型是底层模型，它确保模型能够充分理解语言、提示词；视觉模型、视频模型构建在此基础之上。

大模型文生图

北大开源最强aiXcoder-7B代码大模型！聚焦真实开发场景，专为企业私有部署设计

恰在此时，一位低调的资深大玩家aiXcoder出手了，放出大招：它就是全新开源的代码大模型——aiXcoder-7B Base版，一个专门适合在企业软件开发场景中部署的代码大模型。

aiXcoder-7B 大模型

数学能力超ChatGPT，70B开源大模型火了：用AI微调AI，微软全华班出品

用AI生成的指令微调羊驼大模型，数学能力超ChatGPT—— 微软最新开源大模型WizardMath来了。

开源模型

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

大模型的最大的作用就是取代人工，进行降本增效，而很多时候，类似于自动客服，自动回复用户的提问，或者作为自动客服，回复网友/用户的评价，就会是一个重要的应用场景（虽然客服不算贵，但千千万万的客服就比较贵了

RAG 大模型自动回复

微调百川Baichuan-13B保姆式教程，手把手教你训练百亿大模型

本文是一个Step By Step的大模型训练教程，即使你是训练大模型的新手，通过本教程，也可以快速在一张显卡上训练自己的大模型。

大模型微调

一文汇总大语言模型LLM所有prompt提示词框架的论文出处

能够让大模型推理结果变得更好的基础优化手段已经非常多了，这里梳理了常见的提示技术手段和对应的论文： - Zero-shot（零样本提示）：https://arxiv.org/abs/2109.01652

prompt 提示词

解读OpenAI Sora文生视频技术原理

OpenAI 随后公布的技术综述[文献1]，难掩其勃勃雄心：视频生成模型作为世界模拟器。

sora

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

然而，传统模型往往因参数规模庞大、计算复杂等问题，难以在边缘设备上高效运行。

OmniVision -968M 多模态模型

为什么国产大模型都说超越ChatGPT而体验却很拉？警惕 Goodhart law 陷阱

最近不少国产大模型声称，他们的表现甚至超越了业界知名的ChatGPT模型。

ChatGPT 国产大模型

【Agent专题】Agent架构设计：智能体架构设计的9大核心技术全景深解析，附架构图

Function Calling 的工作原理可以通过以下5个步骤来理解： 1、识别需求：大模型识别出用户的问题需要调用外部 API 来获取实时信息。

Agent 智能体架构

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