大模型教程

深度学习之所以深度是因为，它基于多层神经网络自动学习数据特征。多层神经网络就像人脑的神经元互相连接。

话不多说，今天，为大家介绍几款适合普通人使用的RAG平台，让你也能轻松打造专属AI知识库！直接上菜： 1. LangChain - ⭐️105k 作为LLM应用开发的“老牌框架”，LangChain在

这是一套面向中国开发者、初学者友好、Linux平台优先适配的实用教程体系。它深入浅出地拆解了从环境配置、模型部署，到全参数微调与LoRA调教的完整过程，为大模型技术的大众普及铺设了一条康庄大道。

使用LLaMA Factory框架加载此数据集对大模型进行微调，并借助SwanLab等工具实时监控训练过程，从而训练出一个能理解特定领域知识的垂直领域大模型。

《大语言模型》是一本全面介绍大语言模型技术的书籍，它不仅涵盖了基础原理和关键技术，还展望了技术的未来应用前景。

它提供了一套完整的学习路线图和可以直接上手的 Colab 笔记，目标就是带你从入门到精通，无论你有没有基础或是想深入研究模型、开发应用，都能找到清晰的路径。

这个项目将手把手带你构建一个完整的AI研究助手。它能自动抓取学术论文，深入理解其内容，并运用先进的RAG技术，精准回答你的研究疑问。

微调是一个强大的工具，但不是万能药。在考虑微调之前，先试试提示词优化和RAG。只有在确实需要深度定制，且有足够资源投入时，才考虑微调。

如果想真正弄清楚知识库、Embedding、向量数据库以及 LLM 在一个完整 AI 系统中的角色，就需要先把它们之间的关系理清楚。