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作者推出全新系列《深入浅出LLM》专栏，将分为基础篇、进阶篇、实战篇等，本文为基础篇具体章节如导图所示（导图为常见LLM问题，导图专栏后续更新！），将分别从各个大模型模型的概念、经典模型、创新点、微调、分布式训练、数据集、未来发展方向、RAG、Agent及项目实战等各种角度展开详细介绍，欢迎大家关注。

本篇为《深入浅出LLM基础篇》：Propmt工程优化，主要讨论各Propmt优化的tips，与效果差进行对比展示。由于 OpenAI模型的训练方式，特定的提示格式效果特别好，可以产生更有用的模型输出。OpenAI 的官方提示工程指南通常是提示技巧的最佳起点，大家有好的也可以在评论区交流学习。

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本专栏主要为总结各小中大厂的面经系列总结，内容涵盖了多个热门技术领域，包括但不限于算法、机器学习、CV、NLP、大模型、测开、大数据、数分等，内容包括问题及详细答案，此外金邀请了行业内经验丰富的技术专家和面试官，分享面试经验和技巧，帮助求职者顺利通关各类技术面试。

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有效的微调已成为大型语言模型适应特定任务的必要条件之一。随着 Llama-Factory 的引入，这一全面的框架让训练更加高效，用户无需编写代码即可轻松为超过 100 个 LLMs 定制微调。

本篇为《深入浅出LLM基础篇》系列第四篇，《深入浅出LLM基础篇》（四）：主流大模型分类介绍主流大模型分类，主要讨论各类模型结构组成、模型特点、数据规模等进行介绍，包括 ChtaGLM、LLAMA等 系列，最后对经典问题进行总结，方便大家交流学习。

导读：本篇为《深入浅出LLM基础篇》系列第三篇，《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类主要讨论大型语言模型是如何构建的，章节将着重讨论模型架构，主要讨论Transformer架构及编码、解码器组成结构及原理，这是真正实现大型语言模型的建模创新。

作者推出全新系列《深入浅出LLM》专栏，将分为基础篇、进阶篇、实战篇等，本文为基础篇具体章节如导图所示（导图为常见LLM问题，导图专栏后续更新！），将分别从各个大模型模型的概念、经典模型、创新点、微调、分布式训练、数据集、未来发展方向、RAG、Agent及项目实战等各种角度展开详细介绍，欢迎大家关注。

为了通过微调提高模型的泛化性能，研究人员首先提出了基于提示的微调适应方法（例如，CoOp [14]），该方法将CLIP文本端的固定文本输入视为可学习的向量，然后使用少量样本进行微调，以适应下游任务。此外，引入基础语言模型或外部知识（如知识图谱，例如，CuPL [16]）的方法可以帮助模型更好地处理未见样本，增强其语义理解和鲁棒性，从而提高其在少样本适应任务中的性能。因此，在这篇综述中，本文介绍并分析了多模态模型少样本适应方法的研究进展，总结了常用的数据集和实验设置，并比较了不同方法的结果**。

导读：本篇笔记内容主要为 【书生·浦语大模型实战营】作业（七）：大模型实战评测的作业 主要对OpenCompass大模型实战评测部分及流程详细介绍，欢迎大家交流学习！

本篇笔记内容主要为【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（七）：大模型评测实战 ，主要对OpenCompass 大模型评测部分详细介绍，欢迎大家交流学习！

本篇笔记内容主要为 【书生·浦语大模型实战营】作业（六）：Lagent & AgentLego 智能体应用搭建智能体的作业 ，主要对智能体应用理论部分及具体搭建流程详细介绍，并分别进行实战应用及可视化展示，欢迎大家交流学习！

本篇笔记内容主要为 【书生·浦语大模型实战营】作业（六）：Lagent & AgentLego 智能体应用搭建智能体的笔记 ，主要对智能体应用理论部分及具体搭建流程详细介绍，并分别进行实战应用及可视化展示，欢迎大家交流学习！

本篇为【 书生·浦语大模型实战营】作业（四）：XTuner 微调 LLM：1.8B、多模态、Agent的基础作业：训练自己的小助手认知，记录复现过程并截图。

本篇笔记内容主要为XTuner 微调 LLM。主要对微调概念、XTuner框架等进行详细介绍，并对多模态LLava1.8b进行模型训练微调、模型合并、对话测试实战，欢迎大家交流学习！

本篇笔记内容主要分为【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（五）：LMDeploy 量化部署的作业。内容包括Task1:配置LMDeploy运行环境 Task2:以命令行方式与InternLM2-Chat-1.8B模型对话，欢迎大家交流学习！

本篇笔记内容主要分为模型部署理论进行介绍。从量化、剪枝、知识蒸馏方面引入。主要对LMDeploy框架支持的模型、安装过程、base|chat对话|Lite量化等进行介绍，欢迎大家交流学习！

本次作业内容： 在茴香豆 Web 版中创建自己领域的知识问答助手 - 参考视频零编程玩转大模型，学习茴香豆部署群聊助手。 - 线上茴香豆助手对话截图(不少于5轮) - 参考代码在自己的服务器部署茴香豆 Web 版（可选）在 InternLM Studio 上部署茴香豆技术助手 - 根据教程文档搭建 茴香豆技术助手，针对问题"茴香豆怎么部署到微信群？"进行提问

本篇笔记内容主要分为RAG理论介绍和“茴香豆” RAG 智能助理实战。前半部分对RAG流程、向量数据库、优化等展开介绍，后半部分实战任务分为以web页面及Internlm框架进行茴香豆实战，欢迎大家交流学习！

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本文为实战营第二次课程笔记，主要分为两个部分，第一部分部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型进行智能对话。第二部分为完成 Lagent 工具调用 数据分析 Demo 部署，后续系列会继续更新，欢迎大家交流！

本文为实战营第一次课程笔记，主要分为两个部分，第一部分从书生·浦语大模型发展、分类、组成进行详细介绍，方便大家理解。第二部分为对 InternLM2技术报告解读，后续系列会继续更新，欢迎大家交流！

本文主要介绍chatgpt概念及相关产品，重点介绍文心一言，通过对比Chatgpt、新必应及文心一言进行测评，对比仅挑选几个例子，主要展示文心一言在各方面的能力，大家感兴趣可以去官网申请等待，欢迎关注！

ChatGPT还能创造发明，他能够链接和融合全人类各个国家和各个学科的知识，轻轻松松做到跨学科融合创新，如果ChatGPT早出现50年，人类文明进程将会提速1000年。在本书《ChatGPT实操应用大全（全视频·彩色版）》中，我们精心挑选了150种案例，涵盖了论文撰写、PPT制作、数据分析、各语种翻译、短视频制作、AI绘画、公文写作等150类场景应用。ChatGPT让人类进入真正的AI时代，在这个时代，分类两类人，一类人积极学习并驾驭AI改造世界，火箭般提升工作学习效率，轻松击败内卷，“优胜”对手；