0 | 前言 自从 OpenAI 的 chatGPT 出现，被誉为第四次工业革命的开始。语言大模型这个话题，占据了互联网的半壁江山，围绕大模型的上下游生态、竞品大模型层出不穷。除了 chatGPT 外

在大模型技术栈中，微调（Fine - tuning）是使预训练大模型适配特定领域任务的核心手段，而微调数据集作为模型训练的“燃料”，其构建的科学性与工程化程度直接决定微调效果上限。

这篇文章从零实现一个可运行的 mini-GPT，用通俗解释和代码示例带你理解分词、训练和生成，让零基础也能上手训练属于自己的小型语言模型。

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经过为期两周的技术暗访验证，百度文心 X1.1 大模型在核心性能维度展现出显著突破：在 Python 粒子动画生成等场景实现零调试运行，中文热梗解析完整度达 95%，事实性错误率较上一代大幅降低。

本期分享系统介绍了RAG和模型微调的技术背景和适用场景，帮助大家更好理解模型微调和RAG的本质区别。同时鉴于模型微调的重要性，还补充了三个模型微调有关的面试题，相信大家按如上模板回答一定是加分项！

几天前，Google 悄然发布了一款小型 AI 模型，名为 Gemma 3 270M。 它体型极小，甚至能在配置极低的设备上运行。当然，也不是真的能在“土豆”（指完全无法使用的设备）上运行，但它仅需约

本期分享系统介绍了如何创建大模型微调数据集这一面试热点问题，创建微调数据集是影响微调效果的最关键环节，回答好这一问题非常重要，大家按模板回答一定是加分项！

本期分享系统介绍了如何进行大模型多模态微调这一面试热点问题，不同于语言模型的微调，多模态微调涉及到不同模态的格式对齐和多结构的训练统一，需要具备一定的回答技巧。同时扩展了3个热点问题，涵盖了多模态微调