Model I/O中的第二个子模块——LLM（Large Language Model）。通过一系列的问题引导，我们逐步展开了对大型语言模型使用、微调及在LangChain中集成开源或自定义模型的探索。
提示工程与LangChain
- 原理与实践：通过LangChain框架的具体应用，掌握了如何使用提示模板来优化提示设计，从而提升大型语言模型输出的质量和准确性。
- 重要性认识：深刻认识到提示工程在引导模型生成高质量输出方面的重要性，为后续在更多实际场景中的应用打下了坚实基础。
大型语言模型概述
- 发展史与Transformer架构：回顾了自然语言处理领域的发展史，特别是Google在2018年提出的Transformer架构，它几乎是所有预训练模型的核心底层架构，为AI的腾飞点燃了火种。
- 预训练与微调：介绍了预训练模型（如BERT）在大规模无标注文本数据上学习自然语言基础表达的过程，以及如何通过微调将预训练模型的知识迁移到特定下游任务中，实现了高效、快速的模型部署。
使用开源模型
- HuggingFace平台：选择了Meta推出的Llama2模型作为实践对象，详细演示了如何通过HuggingFace平台下载、导入并使用开源模型。强调了HuggingFace作为开源模型中心化存储库的重要性和便利性。
- 模型选择与微调：讨论了不同版本的Llama2模型，并指出了根据领域数据微调开源模型（垂类模型）的可行性和优势。
LangChain与HuggingFace接口
- 集成方式：介绍了通过HuggingFace Hub将开源模型集成到LangChain中的方法，并演示了如何使用Chain概念进行模型调用。
- 模型测试：使用不同模型进行了测试，对比了开源模型与商业模型在性能和输出质量上的差异，强调了模型大小和训练数据对模型表现的影响。
自定义语言模型在LangChain中的应用
- 自定义LLM类：探讨了如何创建自定义语言模型类，并通过实现_call方法来接收输入并返回响应，从而在LangChain中使用自定义模型。
- 量化模型：介绍了量化技术作为AI模型大小和性能优化的常用方法，并演示了如何使用量化后的Llama2模型进行本地推理。
HuggingFace Pipeline的另一种尝试
- Pipeline工具：在HuggingFace Hub无法完成Llama-2测试的情况下，尝试了使用HuggingFace Pipeline作为另一种集成方法，简化了自然语言处理任务的使用流程。
