本作者推出全新系列《深入浅出LLM》专栏，分为基础篇、进阶篇、实战篇等，本文为基础篇具体章节如导图所示，分别从大模型模型概念、经典模型、创新点、微调、分布式训练、数据集、RAG、Agent及项目实站！

本文为《深入浅出多模态》系列第一章，《多模态模型论文最全总结》将从整体介绍多模态模型发展，结合综述对各个模型按照发展时间线及发展对应关系进行介绍，后续将对其中经典及最新多模态模型进行详解，欢迎关注！

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用自己写的所有笔记，基于 LLM + 外挂知识库的知识库问答系统，搭建一个个人知识库，通过 LLM 的推理和归纳能力，将这些吃灰的笔记回收利用！！！

各种微调方法适用于不同的场景和任务。SFT监督微调适用于快速适应目标任务，LoRA适用于减少参数量和成本，P-tuning v2适用于多任务学习，而Freeze适用于提取特定层次的特征。