大语言模型（LLM）已彻底改变了自然语言处理领域，并催生了多种应用。基于大规模互联网数据的预训练奠定了这些模型的基础，然而

​随着算法和算力的发展,LVM模型有望成为一个强有力的统领性范式。它继承了LLM的思想也面临更艰巨的挑战。但初步结果令人鼓舞

LLM大语言模型智能AI随手拍，自动识别事件隐患，自动识别并标注这些隐患，智能匹配解决建议，并自动生成事件描述，简化网格员事件上报流程，助力基层减负

大模型在各种下游任务取得了非常出色的性能，但也会产生一些问题。

学习路径本文分为四个章节，各章节的学习目标如下。请注意本文主要是面向工程界撰写，学术部分较少。

今天这篇文章来介绍在本地运行大语言模型的几种方式。都是开源免费的大模型，操作简单，即使你是AI小白也能学会

【摘要】本篇将重点介绍大模型生态。通常情况下，大模型的开发和应用需要依赖于围绕它们构建的工具生态系统。因此，在实际的业务场景中，我们不仅需要了解如何使用这些工具来构建和部署大模型

大语言模型（LLM）在处理自然语言任务方面表现卓越，但在执行精确的数学运算时却常常出错。这种现象并非偶然，而是由其底层架构和训练机制决定的。

AI没你想的那么难！AI听起来是不是很高大上，像科幻片里的东西？别怕，今天我给你讲讲AI界的“双侠”：传统AI和LLM（大型语言模型）。一个像快递小哥，一个像侦探

Fine-tuning理论上很复杂，但是OpenAI把这个功能完善到任何一个人看了就能做出来的程度。我们先从原理入手，你看这张图，左边是Pre-