LLM微调

GPT-4 在 AIGC 中的微调技巧：让模型更懂你的需求

GPT-4在AIGC中的微调技巧：让模型更懂你的需求关键词：GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要：AIGC（人工智能生成内容）正在重塑内容创作行业，但通用的GPT

AIGC应用创新大全·2025-07-29 21:03

【大模型微调实战】4. P-Tuning爆款文案生成：让模型学会小红书“爽感”写作，转化率提升300%

文中提出“六步成文法”，从情绪化数据集构建到爆款元素复刻，完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调，使文案点击率从2.1%提升至8.7%，爆文率提高5倍，单条文案带货超8万元。核心创新

AI_DL_CODE·2025-07-29 21:01

【三桥君】MCP中台，究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控？如何以MCP为核心设计AI应用架构？

你好，我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始引入大语言模型（LLM）以提升用户体验和运营效率。然而，如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢？

三桥君·2025-07-29 21:00

LLaMA-Factory微调教程1：LLaMA-Factory安装及使用

文章目录环境搭建LLaMA-Factory安装教程模型大小选择环境搭建Windows系统RTX4060Ti（16G显存）python3.10cuda=12.6cudnntorch==2.7.1+cu126torchvision==0.22.1+cu126torchaudio==2.7.1+cu126PSC:\Users\18098>nvidia-smiTueJul2201:52:192025+<

Cachel wood·2025-07-29 14:12

VideoChat：开源的数字人实时对话系统，支持自定义数字人的形象和音色

VideoChat支持ASR-LLM-T

蚝油菜花·2025-07-29 09:36

使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践**

**在人工智能技术中，大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而，由于网络限制，直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。

qq_37836323·2025-07-29 06:10

大模型【进阶】（四）QWen模型架构的解读

一、Qwen大模型的背景Qwen（通义千问）是阿里巴巴云开发的大型语言模型（LLM）和多模态模型系列，旨在提供强大的自然语言理解、文本生成、图像理解、音频处理及工具使用能力。

ReinaXue·2025-07-29 05:01

AI+MCP智能研判系统架构

AI+MCP智能研判系统架构1.系统概述1.1核心理念AI+MCP智能研判系统是一个创新的网络安全分析平台，通过将大语言模型（LLM）的智能理解能力与MCP（ModelContextProtocol）协议的标准化工具调用能力相结合

·2025-07-29 03:24

优化提示内容生成技术框架：提示工程架构师的坚实后盾

优化提示内容生成技术框架：提示工程架构师的坚实后盾引言背景：大语言模型时代的“提示瓶颈”当GPT-4、Claude3、Gemini等大语言模型（LLM）的参数规模突破万亿、上下文窗口扩展至百万token

·2025-07-29 03:50

从0搭建到持续优化：提示工程架构师的评估体系迭代全流程

随着大语言模型(LLM)能力的不断增强，提示工程架构师(PromptEngineeringArchitect)作为一个新兴职业应运而生，成为连接业务需求与AI能力的关键桥梁。为什么提示工

·2025-07-29 01:33

！LangChain代理决策架构与源码深度剖析(75)

LangChain代理决策架构与源码深度剖析一、LangChain代理决策架构概述1.1代理决策架构的核心组件LangChain代理的决策架构是其智能交互的核心，主要由大语言模型（LLM）、工具集（Tools

·2025-07-29 01:30

Crome：因果鲁棒奖励建模框架——破解LLM对齐中的奖励黑客难题

Crome（CausalRobustRewardModeling）是由GoogleDeepMind联合麦吉尔大学和魁北克人工智能研究所（MILA）于2025年提出的创新框架，旨在解决大语言模型（LLM）

大千AI助手·2025-07-29 00:52

【大模型LLM学习】function call/agent学习记录

【大模型LLM学习】functioncall/agent学习记录0前言1langchain实现functioncall2调用本地模型3微调本地模型3.1few-shot调用Claude生成Q-A对3.2tools

威化饼的一隅·2025-07-28 20:59

提示工程监控不到位：5个未做日志记录导致的排查困难

提示工程监控不到位：5个未做日志记录导致的排查困难关键词：提示工程,日志记录,LLM应用调试,AI监控,排查困难,提示模板,上下文追踪摘要：在大语言模型(LLM)应用爆发的时代，提示工程已成为连接人类需求与

·2025-07-28 20:56

提示工程中的上下文窗口优化：架构师提升模型记忆的关键

提示工程中的上下文窗口优化：架构师提升模型记忆的关键策略与实践指南关键词：上下文窗口管理、提示工程架构、大型语言模型优化、注意力机制效率、长序列处理、记忆增强技术、动态上下文规划摘要：在大型语言模型(LLM

AI实战架构笔记·2025-07-28 19:20

「实战指南」使用 Python 调用大模型（LLM）

目录前言1.原生HTTP请求方式1.1核心特点1.2关键代码分析1.3优势和适用场景1.4完整代码2.封装式API调用2.1核心特点2.2关键代码分析2.3优势和适用场景2.4完整代码3.OpenAISDK方式3.1核心特点3.2关键代码分析3.3优势和适用场景3.4完整代码4.传统OpenAI库方式4.1核心特点4.2关键代码分析4.3优势和适用场景4.4完整代码5.对比分析总结前言随着大语言模

用什么都重名·2025-07-28 19:47

实践篇：构建基于LLM与本地Pandas的混合式数据分析引擎

在上一篇《思路探索：当大型语言模型遇见数据分析的现实挑战》中，我们阐述了团队确立的技术路线：利用大型语言模型（LLM）作为自然语言到代码的“翻译器”，并结合PythonPandas库作为后端的高性能“计算核心

超人阿亚·2025-07-28 19:47

2024智能交通趋势：提示工程架构师用AI提示词引领技术变革

当大语言模型(LLM)成为通用人工

AIGC应用创新大全·2025-07-28 18:41

Java中的模型API、RAG与向量数据库：构建智能应用的新范式

一、模型API：Java中的AI能力接入1.1什么是模型API模型API是大型语言模型(LLM)提供的编程接口，允许开发者通过HTTP请求与AI模型交互。在Java生态中，我们可以通过多种

张道宁·2025-07-28 15:23

大模型QLoRA微调——基于Qwen2-7B的自动化病历摘要生成系统

为此，本项目基于Qwen-7B大语言模型，通过QLoRA微调，使其从医疗文档中识别并提取这些信息。（2）数据集介绍本项目在Yidu-S4K数据集上进行指令微调任务，该数据共计包含10

·2025-07-28 13:06

大模型 MCP：开启 AI 与现实世界的无缝交互革命

MCP（ModelContextProtocol，模型上下文协议）是由Anthropic推出的开源协议，旨在实现大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具的无缝集成，用来在

u013250861·2025-07-28 12:58

揭秘Transformer架构：残差流与隐藏层的关系

在Transformer架构的LLM中，“残差流”（residualstream）和“隐藏层”（hiddenlayers）是密切相关但不同的概念，前者是层间流动的核心数据，后者是处理这些数据的结构单元。

ZhangJiQun&MXP·2025-07-28 12:57

字节的机器人模型 GR-3

此外，它能够利用极少的人类轨迹数据进行高效微调，从而快速且经济高效地适应新环境。GR-3还擅长处理长范围和灵巧的任务，包括需要双手操作和移动的任务

三谷秋水·2025-07-28 08:03

大模型微调：从零到实践，掌握AI大模型的核心技能

大模型微调：从零到实践，掌握AI大模型的核心技能引言大规模语言模型（如DeepSeek、通义千问）的出现，彻底改变了自然语言处理的格局。这些模型不仅在学术界取得了突破性进展，在工业界也得到了广泛应用。

之之为知知·2025-07-28 05:10

神经架构搜索革命：从动态搜索到高性能LLM的蜕变之路

本文将揭示如何通过神经架构搜索技术（NAS）自动发现最优网络结构，并将搜索结果转化为新一代高性能大型语言模型的核心技术。我们的实验证明，该方法在同等计算资源下可实现80%的性能飞跃！第一部分：神经架构搜索引擎的实现奥秘1.动态操作熔炉架构classMaxStateSuper(nn.Module):def__init__(self,dim_size,heads):#定义5种候选操作self.ops=

·2025-07-28 04:02

大模型服务架构设计与性能优化指南

随着大语言模型（LLM）的快速发展，模型服务架构面临着性能、可扩展性和成本的多重挑战。

陈乔布斯·2025-07-27 23:22

Dify 本地化部署深度解析与实战指南

Dify本地化部署深度解析与实战指南引言Dify是一个开源的低代码/无代码AI应用开发平台，旨在帮助用户快速构建和部署基于大型语言模型（LLM）和自主代理的AI应用。

逻极·2025-07-27 22:43

LLM微调训练指南

模型选择策略开源LLM的选择需综合评估任务需求与资源限制：LLaMA-2（7B/13B/70B）：商用友好，推荐使用HuggingFace格式的社区变体（如NousResearch版本）Mistral（

小小怪 @·2025-07-27 21:07

深度学习的图像分类项目在制造业场景下的数据需求量估算及实现方案（数据收集是The more the better 吗？）

数据需求的关键影响因素二、无先验知识场景的数据需求估算优化策略与技术方案三、有先验知识场景的数据需求估算1.迁移学习（TransferLearning）2.少样本学习（Few-ShotLearning）3.预训练-微调范式四

shiter·2025-07-27 17:39

AI应用 | 【AI+工业】LLM（大型语言模型）在工业领域中的十个应用

随着时间的推移，LLM（大型语言模型）的特性和能力逐渐为人们所熟知。它们展现了无与伦比的人类语言理解、出色的文本生成能力以及友好的对话指令跟随倾向。

我爱学大模型·2025-07-27 17:39

大语言模型 LLM 通过 Excel 知识库增强日志分析，根因分析能力的技术方案（1）：总体介绍

开源轻量级方案5.数字孪生联合验证（实验性）6.知识图谱增强（Neo4j）7.监控与持续优化（CometLLM）8.实施路线图（4~10周）9.典型案例速览10.一键复现仓库11.参考文献1.核心目标让LLM

shiter·2025-07-27 16:05

RAG面试内容整理-1. 检索增强生成（RAG）概述与意义

传统的大型预训练语言模型（LLM）容易受到训练语料限制，面对超出其知识范围或需要最新信息的查询时可能产生“幻觉”。

不务正业的猿·2025-07-27 14:18

集成Tavily Search API以提升AI应用的实时检索能力

技术背景介绍在AI开发中，尤其是处理大型语言模型（LLM）时，实时、准确的信息检索至关重要。TavilySearchAPI专为AI代理设计，提供高速、准确和事实性的搜索结果，是一个理想的选择。

dgay_hua·2025-07-27 14:48

Prompt Engineering(提示词工程)基础了解

qq_56438555/article/details/1448865171.基础概念:提示词工程(promptEngineering)是指通过设计、优化输入给大语言模型的文本指令（即“提示词”）,引导LLM

Fuly1024·2025-07-27 13:14

9、LLaMA-Factory项目微调介绍

1、LLaMAFactory介绍 LLaMAFactory是一个在GitHub上开源的项目，该项目给自身的定位是：提供一个易于使用的大语言模型（LLM）微调框架，支持LLaMA、Baichuan、Qwen

Andy_shenzl·2025-07-27 12:07

AI原生应用领域函数调用的团队协作开发模式

AI原生应用领域函数调用的团队协作开发模式：从技术协同到组织进化引言背景：AI原生应用与函数调用的崛起2023年以来，以GPT-4为代表的大语言模型（LLM）推动了AI应用开发的范式转移——AI原生应用

AI算力网络与通信·2025-07-27 12:37

Deja Vu: 利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率

稀疏化是一种自然的降本策略，但现有方法要么需要代价高昂的重新训练，要么必须放弃LLM的“in-contextlearning”能力，要么在现代硬件上无法带来真实的墙钟时间加速。我们提出**上下文稀疏

AI专题精讲·2025-07-27 12:31

Dify Agent 策略深度解析与应用指南

在Dify平台中，Agent(或称智能体助手)指的是一类能够利用大型语言模型(LLM)的推理能力，自主设定目标、拆解复杂任务、调用工具并优化执行流程的AI

源力祁老师·2025-07-27 06:49

Java开发者，用LLM和AI Agent打造你的智能应用：从理论到实践！

摘要你是否认为AIAgent和大型语言模型（LLMs）是Python专属？那你就错了！Java，作为企业级应用开发的主力军，正在以前所未有的速度拥抱AI浪潮。本文将手把手教你如何利用Java生态系统，集成主流LLMs、构建强大的AIAgent，并实现其在生产环境中的部署。我们将深入探讨Java在AIAgent领域的独特优势，并通过实战代码，让你快速掌握如何用Java打造具备自主思考、决策和执行能力

程序猿Mr.wu·2025-07-27 05:35

51、Tk GUI 组件：滚动条、输入框与微调框的使用指南

TkGUI组件：滚动条、输入框与微调框的使用指南1.滚动条组件1.1滚动条概述Tk8.0在Macintosh和Windows上使用原生滚动条组件。

motor·2025-07-26 20:33

【深度学习-Day 39】玩转迁移学习与模型微调：站在巨人的肩膀上

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-07-26 20:01

大语言模型原理与工程实践：RLHF 实战框架

大型语言模型(LLM)的出现,使得人工智能系统能够生成逼真的自然语言输出,从而在多个应用场景中发挥重要作用。1.2大语言模型的挑战然而,训练出高质量的大语言模型并非易事。

AI天才研究院·2025-07-26 18:46

批判式微调（CFT）：原理、架构与高效推理训练新范式

⚙️一、核心定义与技术原理基本概念CFT是一种替代传统监督微调（SFT）的训练范式，其核心是让模型学习批判错误响应而非简单模仿正确答案。

·2025-07-26 18:44

RLHF Workflow: From Reward Modeling to Online RLHF

本文是LLM系列文章，针对《RLHFWorkflow:FromRewardModelingtoOnlineRLHF》的翻译。

UnknownBody·2025-07-26 18:43

想进大厂？LLMs 10道面试题提前看，有问有答，图文详解！

一、微调与优化21、LLM的微调流程是什么?

AI大模型-大飞·2025-07-26 16:58

大模型的安全风险全解：Prompt Injection、信息泄露与幻觉问题

自从ChatGPT点燃LLM的星火，生成式AI就成了工具箱里的瑞士军刀——写文档、写代码、做分析、开玩笑它都行。

代码AI弗森·2025-07-26 15:25

大模型——Prompt 优化还是模型微调

Prompt优化还是模型微调在人工智能飞速发展的当下，大语言模型（LLM）已成为众多领域的关键技术支撑。无论是在智能客服、内容创作，还是数据分析等场景中，LLM都展现出了强大的能力。

·2025-07-26 13:41

【美团3面】大模型面试题详解：大模型使用几十条数据微调后为啥性能差的很多？

如果微调（Fine-Tuning）的优化方向偏离了BasicCapacityBasin，就可能容易训崩掉，虽然训崩的概率不大。

AI大模型-王哥·2025-07-26 13:37

LLM面试题详解：拿到大厂Offer

LLM面试题核心架构与基本概念Token化包含哪些内容，为什么它对LLM至关重要？Token化是将文本分解为更小单元（如单词、词的一部分或字符）的过程。

ZhangJiQun&MXP·2025-07-26 13:37

Aipy实战：分析潜在的糖尿病患者

一、背景：Aipy一款集成了LLM+python的垂直性agent，与其他通用型agent不同：首先，Aipy是本地部署，所有信息不用上传云端、本地保存更具隐私性，更新之后，它能够将运行过程也私密储存并且分享给好友

·2025-07-26 12:34

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