你好！我是你的AI技术博主伙伴。大模型技术日新月异，很多小伙伴问我： “道理我都懂，但怎么才能让AI真正听我的话，处理我那些专业的业务数据呢？” 答案其实只有两个字：力矩。今天，我把大模型的“前世今生”彻底梳理了一遍。无论你是刚入行的小白，还是想进阶的开发者，这篇长文帮助打通任督二脉，从零基础走向实战。在这个“百模大战”的时代，GPT-4、Llama-3、Qwen等模型已经展现了惊人的天赋。他们能

你好！我是你的AI技术博主。很多小伙伴在后台私信我：“博主，大模型虽然好用，但感觉它总是‘不认识我’，能不能变成聪明点，专门为我服务？”答案是肯定的！今天，我要给大家带来攻克大模型技术中含金量最高，但也最容易让新手期待而步的舞台——动作（微调） 别被这个词吓到了，在这篇文章里，我把复杂的原理拆解成小白也能听懂的逻辑。我们将利用国产开源之光Yi-1.5-6B大模型，在魔搭（ModelScope） 社

嗨！我是你们的AI伙伴~狸猫算君。不知道你有没有发现，现在很多酷炫的AI应用——比如能和你聊公司内部文件的智能助手、电商平台的“猜你喜欢”、甚至是一秒找出相似图片的相册——背后都有一个共同的技术核心：向量数据库。简单来说，向量数据库就是AI时代的“超级记忆中枢”。我们人类的记忆是联想式的，提到“苹果”，你会想到水果、手机、公司。AI也需要这种能力，但它理解世界的方式是通过数字——更准确地说，是高维

一、引言：大模型算力的《三部曲》 在AI的世界里，一个模型的诞生到应用，就像一个人的成长过程一样，通常分为三个阶段：（Training）：相当于“任务教育”。让AI阅读万卷书，掌握基本常识。微调（Fine-tuning）：相当于“大学深造”。让已经有常识的AI去攻读医学、法律或编程等专业领域。推理（Inference）：相当于“职场实战”。根据学到的知识去解决用户的具体问题。每个阶段对GPU的“脾

在大模型圈子里，有一句流传甚广的说法： “预训练决定下限，舵决定上限。”现在的通用大模型（Base Model）就像是一个博学多才的“大学生”，虽然天文地理无所不知，但如果你去写一份你们公司的财务报表，或者分析特定行业的电商评论，它往往会缩小“水土不服”，给出一些模棱两可的废话，甚至产生严重的“幻觉”。调优（Fine-tuning） ，本质上就是给这位大学生做“岗前培训”。通过投喂特定场景的数据，

一、引言：AI时代的“金矿”与“铲子” 如果说大模型是AI时代的“金矿”，那么GPU算力就是那把最重要的“铲子”。现在的情况挺引：一边是英伟达（NVIDIA）凭借其无敌的CUDA生态继续领跑；另一边，特别是国产GPU队列（如华为升腾、摩尔线程等）正在奋起直追。是华为，通过“芯片+框架（升思）+应用”的垂直整合，已经构建了与英伟达衡抗的“升腾生态”。选型不是只看性能，而是看“匹配”。你是追求极致的C

大家好！我是你的AI技术老友。在AI大模型（LLM）狂飙的这两年，很多开发者都面临着一个尴尬的要求：手里有业务数据，让模型变聪明，但看到那昂贵的算力租金和复杂的配置环境，就只能望洋兴叹了。其实，大模型仿真并不完全是“大厂专用”的游戏。今天，我以一位博主的身份，带你深入拆解大模型仿真的三大进阶流派：LoRA、QLoRA以及全量模型。我会用最通俗的语言把原理讲透，并给出可操作的实践指南，帮助炼出你最懂

嗨~我是你们的AI伙伴狸猫算君！想象一下这个场景：你兴奋地克隆了一个最新的开源大模型到本地，准备一展身手。当你满怀期待地输入命令 时，等待你的不是模型的回应，而是一行冰冷的红色错误：。“我明明有32GB的内存啊，怎么8GB的显存就不够用了？”这几乎是每一位AI开发者和科研新手都会遇到的“第一堵墙”。问题的核心，就在于混淆了 内存（RAM） 和 显存（VRAM） 的职责。在当今这个由AI、高清

大家好，我是你们的AI伙伴狸猫算君~。今天我们要聊一个能让ChatGPT、文心一言等大语言模型真正“为你所用”的杀手级技术——RAG（检索增强生成）。想象一下这个场景：你是一家医疗科技公司的产品经理，想用大模型回答患者关于药品说明书的问题。直接问ChatGPT“阿司匹林的禁忌症有哪些？”它可能会给你一个笼统的答案，但无法精确到你公司特定剂型、特定批次的药品信息。这时候，RAG技术就派上用场了。RA

你好！我是你的AI技术探索伙伴。如果说深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是人工智能皇冠上的明珠，那么PPO（Proximal Policy Optimization） 注定是这颗明珠中应用最广、最闪耀的核心。从击败人类顶尖高手的OpenAI五，到如今让大型语言模型（如ChatGPT）更加变得“人味”的RLHF（基于人类反馈的强化学习），都学习PPO的背后