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基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

基于已有数据和继续爬取的中文金融数据，将继续利用 GPT3.5/4.0 API 构建高质量的数据集，另在中文知识图谱-金融、CFLEB 金融数据集等数据上进一步扩充高质量指令数据集。

LLaMA

ollama本地部署自然语言大模型

之后再window中双击运行最后可以看到在我们的设置页面中出现了一个新的文件夹，这就表示设置成功了 &ensp

ollama 语言大模型部署

从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。

大模型

ChatGPT写论文最强指令！

我需要在论文中加入更多的图表和数据展示，请协助我收集合适的数据根据我的论文要求和研究需要，请帮助我收集与主题相关的合适数据，并给出适当的图表和数据展示方式

ChatGPT 指令

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

这个真正难题我在前面的文章中《一些LLM的声音总结》中提到过，基于大模型的企业应用中很大一部分需求就是RAG——检索增强生成。

RAG 大模型

Pytorch安装（保姆级教学真·满血·GPU版）CUDA更新？torch版本？一文全搞定！

检查电脑CUDA驱动版本（1）右键点击NVIDIA，打开控制面板（2）点击帮助中的系统信息（3）点击组件，查看CUDA版本如图所示，我的电脑目前CUDA

训练

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

5.人类在模型能力之上发挥增量价值，是否就是集中在更加抽象的概念和逻辑、规律、联结这类“核心知识”的生成

大模型

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程

当然Slicer也有Python脚本工具，把多个音频放在指定的文件夹内，一个命令就可以自动完成切割。

声音 sovits

大模型中的Top-k、Top-p、Temperature详细含义及解释

Top-k & Top-p 选择输出标记的方法是使用语言模型生成文本的一个关键概念。

大模型

解读：一个数学在线教育网站如何做到一千万月访问量

从下图可以看到，在美国市场，cuemath依靠搜索引擎，得到了800万的流量。

访问量

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程！

当然Slicer也有Python脚本工具，把多个音频放在指定的文件夹内，一个命令就可以自动完成切割。

so-vits-svc 音色转换教程

搭建程序员自己的在线工具库 it-tools

其主要功能 Crypto工具类，生成token，哈希文本，生成UUID，文本加解密等10种功能 Converter工具类 Yaml 转化器，Json转化器，Base64字符串编码等15种功能

开源项目工具类

Prompt屠龙术-思维链

**主题理解与扩展**：分析用户主题，生成故事背景。

Prompt 思维链

角色，背景，任务，产出内容与形式：如何写出优雅的prompt？ - 通用的万能框架

prompt的作用不言而喻：提供给模型输入文本，指导模型生成合适的回答。

提示词 prompt

GPTs使用指南 | 保姆级GPTs入门教程，0代码基础也能做AI产品

把创建GPTs的想法，在创建者界面告诉GPT生成器。

GPTs 入门教程

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