你知道吗？除了ChatGPT，还有很多其他大语言模型哦！OpenAI的API很强大，但想试试别的模型怎么办？比如超火的开源Llama2或ChatGLM！
更进一步，想在自己电脑上从零开始训练新模型，再在LangChain中用起来？这可是个大工程！
微调、预训练、重新训练，甚至从头开始，这些都需要深厚的功底、海量的语料、强大的GPU和过硬的工程技术。这些内容，不是三言两语就能说清的，但我可以给你个大纲，让你快速上手！
在LangChain里用自己调教的模型，绝对没问题！快来体验吧！
想了解语言模型？得先知道2018年Google那篇火遍全网的“Attention is all you need”！这篇文章提出了Transformer架构，为AI的飞速发展奠定了基础。
Transformer，这个强大的底层架构，让预训练模型如虎添翼。预训练模型，就是我们常说的“基础模型”，它通过学习词汇、语法等语言知识，为后续任务提供了强大的支持。
BERT，作为预训练模型的代表，通过深入理解句子结构，让NLP技术实现了质的飞跃。自此以后，大型预训练模型层出不穷，NLP领域迎来了新时代。
翻译、文本总结、聊天对话……预训练模型轻松应对，让我们的生活更加便捷。但随着模型越来越大、费用越来越高，普通研究人员开始感到压力。
虽然只有顶级大厂才能负担得起这样的开销，但我们相信，未来会有更多创新和突破，让每个人都能享受到AI带来的便利！
大型预训练模型？工程师的最爱！为啥？因为这些模型里满满的语义信息和语言知识，能轻松迁移到各种任务上。
NLP应用人员只需微调模型头部或部分参数，就能让模型适应特定任务。这就是神奇的微调（Fine-tuning）！
微调比从头训练快多了，数据需求也少。咱们工程师能更高效地开发和部署NLP解决方案啦！
预训练是在大堆无标注文本上训练模型，让它学习语言基础、上下文和语义知识。微调则是根据特定任务调整预训练模型。
听说各行各业都在谈领域知识？比不过大模型，咱们就拿开源模型做垂直领域！做垂类模型！其实就是用领域数据微调开源模型啦！
预训练+微调模式优势明显：通用语言知识迁移、快速优化特定任务、强大可扩展性。NLP技术更好用、更普及，给咱们带来大便利！
现在，咱们来玩转Meta推出的Llama2模型！虽然可以去官网下载，但我推荐HuggingFace。模型在变，HuggingFace一直不变，支持各种开源模型。学一次，复用无穷！
Llama 官方地址：
更多内容关注这个用户，以后大部分内容都迁移到这里：