AI大模型知识

近期，Lemon AI 用户对自订阅模型中的 Ollama 模型平台产生了浓厚兴趣，用户希望尝试将本地部署的 Ollama 模型与 Lemon AI 结合使用，以探索其实际效果。本文将详细介绍如何在

🧠 第一步：安装 Ollama，开启本地大模型 Ollama 是一个简洁好用的本地大模型运行工具，你可以在自己的电脑上直接部署和运行 LLM。 ✅ 安装 Ollama 访问官网下载安装（支持 Wind

引言：当AI遇见测试自动化  随着大语言模型（LLM）技术的突破性进展，特别是其中函数调用（Function Calling）能力的出现，软件测试这一传统而关键的软件开发环节，正逐步迎来AI化的变革与

AI大模型Llama 3系统级提示词格式Prompt Format Tokens 本文重点介绍 Llama 3.1提示词Prompt支持的特殊标记（token）。 • <|begin_of_text|

如果你是一个开发者，手里有一个强大的语言模型（LLM），想用它来做点厉害的事情，比如文本分类、智能问答，或者识别文本里的关键信息。可问题来了：训练这么一个庞然大物需要海量的计算资源和时间，你手头的电脑

前言 首先先简单介绍下两个系列的模型： 刚好最近在做一个推理训练任务，现在有现成的训练集，推理模型这么强的情况下，怎么把之前传统对话大模型+指令微调训练模式转变成推理大模型+指令微调任务？ 后训练广义

引言 大模型训练成本很高，且在推理过程中需要大量的计算资源，为了能够实现大模型应用落地，需解决大模型推理成本、模型响应速度等问题，这就需要对大模型进行推理优化。为此，本文将详细介绍主流的大模型推理优化

真实经验无保留分享了📚 👩💻个人背景： 普通本科土木→工程公司技术员2年→现AI算法工程师（薪资翻2倍+双休） 转型周期： 5个月（在职学习，每天3小时） ▫️首选微调方向（SFT/DPO） ▫️次选

无论是撰写学术论文、市场调研报告，还是解决复杂的技术问题，我们都会发现简单的搜索引擎查询往往不够用，一个问题可能需要数十次搜索才能得到满意的答案。Deep Research 正是为解决这一日常难题而生