大模型探员

大家好，欢迎来到我的AI技术频道！我是你们的AI炼金术搭档。 很多小伙伴最近在私修“大模型动作”这门课，但最常听到的抱怨就是：“博主，我明明投了几万条数据进去，为什么模型出来的效果‘一股机教味’？或者

你好！我是你们的AI技术老友。 最近大模型（LLM）风头正劲，很多小伙伴问我： “博主，我能不能训练一个专属我的大模型？像电影里那样，能记住我的名字，按我的风格说话？” 放在一年前，这可能需要顶级的算

最近我的私信快被“炸”了，大家问得最多的一个问题就是：“博主，我用了现在最火的 Llama 3 和 Qwen 2.5，逻辑确实挺顺，但一问到我公司的业务细节，它就开始‘一本正经地胡说八道’，这模型是不

一、引言：为什么预训练大模型需要“二次成长”？ 想象一下，你刚招聘了一位名校毕业的博士生。他博古通今，写文章、写代码样样精通，这就是预训练大模型（Pre-trained LLM） 。 但是，如果你让他

你好！我是你的AI技术博主伙伴。 如果你一直在跟随我的脚步探索AI大模型，从最初令人惊叹的提示工程（提示工程） ，到让模型学会查数据库的NL2SQL，再到构建行业大脑的知识图谱，相信你已经深刻熟悉到：

很多刚入行的朋友经常在后台私信我：“博主，为什么我用了最新的模型架构，跑出来的效果还是像‘人工智障’？” 这个时候我通常会反问一句：“你的数据‘喂’对了吗？” 在AI界有一句被奉为圭臬的名言：数据就是

“博主，我花了一周时间完成了一个法律助手，损失函数看起来挺漂亮的，结果上线一测，它不仅把‘违约金’解释错了，连不清楚很溜的日常对话都变结巴了，咋回事？”“面试官问我怎么证明模型效果提升了，我还说‘感觉

各位开发者和AI爱好者，大家好！我是你们的AI技术老友。 最近我的私信后台快被淹没了，大家问得最多的一个问题惊人地一致： “博主，我用了现在最火的开源模型（比如 Llama 3 或 Qwen 2.5）

大家好！我是你们的AI技术老友。 在AI大模型（LLM）飙狂的这两年，很多开发者都面临着一个尴尬的境地：手里攥着至关重要的业务数据，一心让模型变得更聪明、更懂行，但看着那昂贵的算力租金和复杂的配置，瞬