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2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

LLM项目生命周期在介绍大模型微调方法之前，首先带大家了解一下大语言模型的项目生命周期，它大致可以分为以下几个步骤，如下图所示「1、项目目标」：首先，明确项目目标。

大模型微调

Ollama还是vLLM？深度解析四大顶级LLM服务框架：性能、特性与技术选型指南

通过其独特的 Modelfile 系统，用户可以自定义模型的提示词（Prompt）和参数设置，并通过 API 调用动态切换模型。

LLM 服务框架

BGE M3-Embedding：智源最新发布的text embedding模型，多语言检索效果超过微软跟openai

具体情况如下图，这三种不同来源的数据相互补充，分别作用于模型不同阶段的训练，三个源头的数据量逐渐递减，但是数据数量逐渐提升。

BGE M3-Embedding 多语音检索

职场及工作中常用的方法论总结

目标管理　　OKR 　　OKR中O表示目标Objective，KR表示关键结果Key Result。

工作

大模型套壳祛魅：质疑套壳，理解套壳

Transformer 的模型架构图，左侧为 Encoder，右侧为 Decoder。

大模型套壳

大模型微调应用实践，没那么简单，看看曾经踩过的坑

· 去掉样本中明显的语气词，如嗯嗯，啊啊之类的。

大模型

国内法律类大模型介绍

* 数据：法律问答数据、法律知识、百度收集的54k条法律问答数据、法律法规、包含刑法、民法、宪法等法规、法律参考书籍、JEC-QA数据集提供的法律参考书籍

法律大模型

零代码编程：用ChatGPT打造一个信息推送的微信机器人

应用创建成功后，会得到一个apptoken 点击用户管理，用户列表，可以看到自己的uid，复制保存；点击应用管理，关注应用，用自己的微信扫描二维码然后，在ChatGPT中输入提示词

ChatGPT

领域大模型-训练Trick&落地思考

七、领域模型词表扩增是不是有必要的。

垂直训练大模型

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

Masked Language Modeling：模型经过训练以预测句子中缺失或屏蔽的单词，学习上下文关系并捕获语言模式。

大模型训练

阿里&字节发表VividTalk，只需单张照片即可根据音频生成栩栩如生的人物说话头像视频

在第一阶段，利用混合形状和3D顶点作为中间表示，混合形状提供粗略的运动，顶点偏移描述细粒度的嘴唇运动。

VividTalk 视频

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

多任务学习和直接在提示上训练可以提高模型的鲁棒性。

大模型

生成式人工智能的“经济学”，The Economic Case for Generative AI

它可以根据输入的信息，生成出与之相关的文字、图片、甚至是音乐！

生成式人工智能经济学

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程！

主要是因为孙燕姿的音色独特，吐词清晰，网络上存在她的大量歌曲，非常便于训练。

so-vits-svc 音色转换教程

AI Agent新对决：LangGraph与AutoGen的技术角力

LangGraph 更喜欢用一种方法，明确定义不同的代理和转换概率，并将其转化为图形，而Autogen 将其表示为更像“人机对话”。

LangGraph AutoGen 对决

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