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自己电脑上跑大语言模型（LLM）要多少内存？

在本地电脑上运行大型语言模型(LLM)，需要考虑的关键因素之一就是电脑的内存够不够。

大语言模型运行

领域大模型LLM训练Trick

一些领域大模型LLM训练Trick的感悟

垂直训练大模型

LLM微调神器Lamini，疯狂获星1.9k，免费可用！！

LLM（大规模语言模型）的微调不再困难！！

大模型

大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈

当下开源的 LLM(Large language model) 非常多，可谓是百模大战。

大模型人工智能

谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

最近在看一些LLM相关的文章，组内也基于小蜜快速搭建了基于检索增强的全流程，顺便撸了一下推荐方面的LLM的一些相关的论文，这个行业开始有一点动静了。

大模型

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

LLM微调 LLM微调是一个将预训练模型在较小、特定数据集上进一步训练的过程，目的是精炼模型的能力，提高其在特定任务或领域上的性能。

大模型微调

现在LLM 的大小为什都设计成6/7B、13B和130B几个档次？

链接：https://www.zhihu.com/question/627258986/answer/3260798103 LLM现在一般都是基于Transormer结构，参数总和可以看作

大模型

Agent : 一文读懂LLM Agent架构，详解Profile，Memory，Planning，Action模块作用

我这篇文章主要从两个关键方面来阐述基于LLM的Agent的构建策略：设计Agent架构以更好地发挥LLM的能力，以及如何赋予Agent完成不同任务的能力。

大模型 LLM Agent

心理健康AI应用空白：LLM评估基准震撼出炉（附Prompt模板）

LLM在心理健康应用的意义这些发现突显了大型语言模型在心理健康领域应用的潜力和限制。

大模型心理

2023年LLM如何入门？请看这篇综述！

这篇综述从预训练、适应调整、利用和能力评估四个方面对LLM的最新进展进行了文献综述，并总结了LLM的关键发现、技术和方法。

大模型

如何成为LLM提示词大师！「大语言模型的底层心法」

内容主要包含：3种LLM提示类型和4种LLM能力分类。

大模型提示词

LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能

如果我们可以基于更小、更有针对性的块进行嵌入/检索，但仍有足够的上下文供LLM合成响应，该怎么办？

RAG 检索

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

本文旨在让无大模型开发背景的工程师或者技术爱好者无痛理解大语言模型应用开发的理论和主流工具，因此会先从与LLM应用开发相关的基础概念谈起，并不刻意追求极致的严谨和完备，而是从直觉和本质入手，结合笔者调研整理及消化理解

prompt 大模型

LLM大模型推理输出生成方式总结

大模型在输出结果时，会有多种方式和算法，本文列举其中几种算法，包括贪心算法、n贪心搜索/采样（greedy search/sampling）、集束搜索（beam search）、TopK采样等

大模型

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

如果你正在构建LLM应用，你可能已经知道RAG很容易起步，但很难达到生产可用。

大语言模型 RAG检索增强

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