一句话介绍就是：基于开源大模型 + 知识库的 Code Review 实践，类似一个代码评审助手（CR Copilot）。飞书文档没有格式要求，能看懂正确代码是怎样就行chunk_size: 控制每个块的长度。例如设置为 1024，则每个块包含 1024 个字符。: 控制相邻两个块之间的重叠长度。例如设置为 128，则每个块会与相邻块重叠 128 个字符。

个人主页：https://sebastianraschka.com/Sebastian Raschka 是一名机器学习和人工智能研究员，曾在威斯康星大学麦迪逊分校担任统计学助理教授，专门研究深度学习和机器学习。他让关于 AI 和深度学习相关的内容更加容易获得，并教人们如何大规模利用这些技术。此外，Sebastian 热衷于开源软件，十多年来一直是一个充满热情的开源贡献者。他提出的方法现已成功应用于

大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型。近年来，随着计算机技术和大数据的快速发展，深度学习在各个领域取得了显著的成果，如自然语言处理，图片生成，工业数字化等。为了提高模型的性能，研究者们不断尝试增加模型的参数数量，从而诞生了大模型这一概念。大模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型采

BentoML专注于提供机器学习基础设施。核心产品是与公司同名的开源框架BentoML。公司总部位于旧金山湾区，在国内也有众多远程工作的同事。通过不断努力，公司获得了众多客户的认可。

LLM基座官方文档如下（科学上网）：Llama:ChatGLMBaichuanQwen（文末附安装包）1.1. 查看服务器GPU显存及占用1.2. 模型部署所需显存查询2.1. 本地部署2.2 网页可视化（下载并部署gradio）从这个链接里：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/blob/main/scripts/inference/grad

领域大模型已成为大模型必然的发展趋势，基于领域数据的标注和模型微调将成为企业的重中之重。目前公认的模式是由大公司提供基础大模型，细分领域的公司选择一个符合自己业务需求的基础大模型，在此基础上进行微调，精确解决领域任务。领域大模型的落地步骤可拆分为。企业需要建立指标体系进行基座选型，例如准确率、召回率、安全性、可解释性、稳定性、成本等，通过量化的指标评估对比多个大模型。以参数量过大会导致精调和部署成

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！😝有需要的小伙伴，可以保存图片到。

现在大模型微调的门槛越来越低，市场上有大量开源微调框架。只要你会部署、有机器就能出个结果，赶紧动手玩起来吧！读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学

LLM（Large Language Model，大型语言模型）是指基于大规模数据和参数量的语言模型。Transformer架构：大模型LLM常使用Transformer架构，它是一种基于自注意力机制的序列模型。Transformer架构由多个编码器层和解码器层组成，每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这种架构可以捕捉长距离的依赖关系和语言结构，适用于处理大规模语言数据。自注意力机制（Se

‍大模型（例如GPT-4o）是通过大量数据训练出来的，具有处理和生成自然语言的能力。而为了让大模型能够理解和生成准确的内容，就需要对训练数据进行精细的标注，这个过程被称为数据标注。也是得益于大量标注的文本数据，GPT-4o可以准确解读人类语言。大型语言模型 (LLM) 的数据标注（Data Annotation），就是是指标记、分类和标记数据的过程，从而促进机器学习算法理解和生成准确的预测。01