大模型

在大语言模型（LLM）应用快速发展的背景下，如何高效地在消费级硬件上进行模型的微调与部署，成为了开发者们普遍关注的问题。Unsloth 框架正是在这样的需求下应运而生。

近年来，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性进展。然而，直接训练或微调这些模型往往需要昂贵的计算资源和复杂的工程实现，这使得许多研究者和开发者在落地应用时面临困难。

在大模型浪潮下，如何让模型在 低成本、低门槛 的条件下完成特定任务的适配，是开发者和研究者共同关注的问题。 Hugging Face 推出的 PEFT框架，为这一挑战提供了系统化的解决方案。

近年来，大语言模型（LLMs）的快速发展推动了下游应用的繁荣，但如何高效地对这些模型进行对齐和微调，依然是研究与应用的热点。本文将介绍 TRL 的 框架组成基本原理，并给出一个小demo 带你快速上手

本篇文章就让我们来看一下 LlamaIndex和Haystack 这两个框架，我简单的介绍一下架构设计，以及多框架集成和知识库动态管理实践，同时提供示例代码帮助你快速理解并上手做自己的小demo。

在大模型应用中，推理性能往往成为限制系统规模和用户体验的关键因素。为此，vLLM 应运而生，提供了高吞吐量、低延迟的推理引擎，并支持多模型协作和异构硬件调度。

本文将带大家用 LangChain 框架，结合向量数据库，构建一个简易的 RAG 系统，并完成一个端到端的问答任务。

LangChain 作为目前最流行的大模型工程化框架之一，提供了从业务逻辑编排、工具调用、知识管理到多模型协作的完整解决方案。它不仅让大模型能够更好地落地企业应用，还为复杂多轮任务提供了可扩展架构支持

RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）是近年来推动大语言模型（LLM）快速发展的关键技术之一。

在当今自然语言处理领域，预训练语言模型如GPT、BERT等凭借强大的通用能力，已经成为推动技术进步的重要引擎。然而，仅仅依赖这些通用模型，往往难以满足具体任务的特殊需求。

随着大语言模型（LLM）的快速发展，单纯依赖原始模型已经无法满足复杂的业务需求。如何高效管理模型、构建多轮对话、集成外部工具和知识库、同时保证高性能推理，成为大模型落地的核心挑战。

DPO（Direct Preference Optimization）作为一种新兴技术，提出直接利用人类偏好数据，以简单且高效的方式训练模型，省去了强化学习步骤。

随着大规模预训练模型（如 GPT、LLaMA）的兴起，单靠无监督预训练难以满足具体任务需求。 监督微调（SFT）通过在带标签的数据上有针对性训练，使模型更好地适应特定应用场景。

随着大语言模型（LLM）规模和能力飞跃，单纯依赖预训练和监督微调难以让模型完全符合人类期望。 RLHF 通过结合人类反馈和强化学习，显著提升模型的对齐性和输出质量。

随着大语言模型（LLM）规模和能力的提升，传统的全参数微调变得成本高昂且不灵活。 提示微调作为一种新兴的参数高效微调方法，通过调整输入提示（Prompt）而非模型权重，实现了更轻量、高效的模型定制。

传统 LoRA 固定低秩大小，难以兼顾所有层的复杂性和任务需求。 AdaLoRA（Adaptive LoRA）创新地引入动态调整秩的机制，根据层的重要性和训练过程自动分配参数资源，提升微调效果和效率。

QLoRA（Quantized LoRA）作为结合了量化技术和低秩微调的创新方案，极大降低了显存占用，实现了资源有限设备上对超大模型的高效微调。

随着大规模模型的广泛应用，微调大模型的计算和存储成本成为制约因素。LoRA 作为一种参数高效微调（PEFT）技术，通过低秩矩阵分解，仅微调增量部分，有效降低了资源消耗。

随着大规模预训练模型不断增大，模型微调的资源需求和部署复杂度也急剧提升。LoRA作为近年来高效微调的代表方案，因其在显存占用、训练效率和部署便捷性之间取得了平衡，迅速成为大模型微调的首选。

2025年8月21日，DeepSeekV3.1发布，引起了很大的轰动，随后8月22日半导体与人工智能相关板块大涨，当然这两个之间我也不知道有没有关系。