训练、微调、提示、RAG…该怎么做？！
你是否经常在思考你应该从头开始训练，还是微调，还是进行提示工程，还是进行检索增强生成（RAG）？
有很多可能性，但每种方法都有特定的目的和相关的成本。
以下是您需要了解的一切，以提高LLM的性能，平衡质量、成本和易用性。✨🚀
检索增强生成（RAG）现在非常流行。但微调、简单的“提示”或者从头开始训练有什么不同？什么时候使用哪种方法？
你可以启动快速的GPT-4，尝试提示工程，并在需要时通过微调来进行风格特定的LLM调整，而无需进行完整的重新训练。
如果你发现模型产生了许多幻象或输出不对齐，可以通过使用RAG来提高模型的准确性和知识。
当涉及到微调时，可以尝试使用低成本的LoRa和QLoRa进行微调。在视频和我们的免费课程（下面）中，我们涵盖了大规模模型的细化，并讨论了从头开始训练模型所需的数据集和资源。
这只是一个简短的概述，关于你绝对需要了解的内容…在这个视频中，我们为开发者和AI爱好者提供了指导，帮助他们改进LLMs，并提供了对较小和较大突破的方法。观看视频以改进LLM优化技能：
P.S. 如果你觉得这篇文章有用，我们在与Activeloop、Towards AI和Intel Disruptor Initiative合作的免费课程中教授更多知识…赶紧去看吧！
免费课程：关于训练和微调LLMs用于生产场景
通过60+个理论课程和10个实践项目，掌握大型语言模型。加入15K+工程师学习如何…
learn.activeloop.ai
关于课程的更多信息…
Tl;dr: 这个课程是关于展示关于LLMs的一切（训练、微调、使用RAG…），而且是完全免费的！
这门课程适合你吗？
如果你想学习如何从零开始训练和微调LLMs，并具备中级Python知识，你应该准备好参加和完成这门课程了。
这门课程是为广大受众设计的，包括AI初学者、现有的机器学习工程师、学生和考虑转向AI职业的专业人士。
我们旨在为您提供必要的工具，以在各行各业应用和定制大型语言模型，使AI更加普及和实用。