LLMAgent中间插个队，总结下指令微调、对齐数据相关的方案，已经凑够7篇论文可以召唤神龙啦！论文都是以优化指令样本为核心，Data-Centric的观点比较一致：指令微调也就是对齐阶段的数据质量>>数量，少量+多样+高质量的对齐数据，就能让你快速拥有效果杠杠的模型。注意以上三者是充分必要关系，不是说数据越少越好，是三者的有机统一。如果你对指令微调还不甚了解，建议先看看下解密Prompt系列4.升级InstructionTuning。当前对指令微调部分的普遍认知有两个思路抽象派：把模型输出和人类偏好进行对齐务实派：赋予模型任务指令的理解和完成能力两个思路其实殊途同归，重心落在任务+对齐，既基

 目录前言大模型是务实程序员的范式转变构建软件方式巨大革命

一、ChatYuan-large-v2模型ChatYuan-large-v2是一个开源的支持中英双语的功能型对话语言大模型，与其他LLM不同的是模型十分轻量化，并且在轻量化的同时效果相对还不错，仅仅通过0.7B参数量就可以实现10B模型的基础效果，正是其如此的轻量级，使其可以在普通显卡、CPU、甚至手机上进行推理，而且INT4量化后的最低只需400M。v2版本相对于以前的v1版本，是使用了相同的技术方案，但在指令微调、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化，主要优化点如下所示：增强了基础能力。原有上下文问答、创意性写作能力明显提升。新增了拒答能力。对于一些危险、有害的问题，学会了拒答处理。新

目录AI代码生成已经成为了编程领域的一个重要趋势Contextloadingbeatsfinetuning…fornow上下文加载胜过微调...目前

目录导读两大主题：哪些问题仍未解决？LLM当前的应用以及这些应用面临哪些挑战？

GPT-4的使用成本，竟然是GPT-3.5的50倍之多；而让大语言模型同时处理25个请求的时间，仅是处理单个请求的2倍……这些数据听上去可能有些出乎意料，但都是真实的。它们出自一篇名为《大语言模型（LLM）开发者必须知道的数字》的GitHub文章。GitHub-ray-project/llm-numbers:NumberseveryLLMdevelopershouldknowNumberseveryLLMdevelopershouldknow.Contributetoray-project/llm-numbersdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.ht

👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖将AI融入CG特效工作流，体验极致的效率提升BV1pP411r7HY这是B站UP主@特效小哥studio和@拓星研究所联合投稿的一个AI特效短篇「Flower」以及幕后制作花絮。在前2分钟的特效视频里，一片废土之上，机器人手持一朵紫色的小花，穿越漫长的激流终于来到一片花海，并最终殒身在目的地(实话说，最后一个镜头还是很震撼的)。在其后5分钟的视频内，UP主们分享了团队如何只在5天内完成本次制作，以及将哪些AI技术融入了影视制作的工作流。不同于一般的toyproject，这是真正的业内视角，探索人和AI如何更好地配合：剧本设计

文章目录一.模型介绍二.模型部署2.1CPU部署2.2GPU部署三.模型推理3.1Chat模型推理3.2Base模型推理四.模型量化4.1量化方法4.2在线量化4.3离线量化4.4量化效果五.模型微调5.1依赖安装5.2单机训练5.3多机训练5.4轻量化微调一.模型介绍Baichuan2是百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练。其在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果。目前开源发布的包含有7B、13B的Base和Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。所有版本对学术研究完全开放。同时，开发者通过邮件

近年来，人工智能技术火热发展，尤其是OpenAI在2022年11月30日发布ChatGPT聊天机器人程序，其使用了Transformer神经网络架构（GPT-3.5），能够基于在预训练阶段所见的模式、统计规律和知识来生成回答，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流以及完成复杂的NLP任务。基于此，为更好地学习前沿AI知识，了解LLM和AIGC应用实战，本人在忙完博士学业后，立刻开启了《LLM+AIGC》专栏，一方面作为在线笔记记录和分享自己的学习过程，另一方面期望帮助更多初学者以及对LLM感兴趣的同学。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望我们都能在人生

目录LLM大模型技术调研一LLM技术概览二关键技术点2.1InstructionTuning2.1.1InstructiontuningDefinition[6]