智能体=LLM(大语言模型)+记忆+规划技巧+工具使用~

学习路径本文分为四个章节，各章节的学习目标如下。请注意本文主要是面向工程界撰写，学术部分较少。

Fine-tuning理论上很复杂，但是OpenAI把这个功能完善到任何一个人看了就能做出来的程度。我们先从原理入手，你看这张图，左边是Pre-

LLM强势挺进端侧，端侧部署对大语言模型落地有什么好处？对超自动化有什么影响？一篇文章看明白。

今天这篇文章来介绍在本地运行大语言模型的几种方式。都是开源免费的大模型，操作简单，即使你是AI小白也能学会

大模型在各种下游任务取得了非常出色的性能，但也会产生一些问题。

伴随 ChatGPT 的横空出世，大语言模型在算法、算力、数据方面的技术发展，已经从量变积累实现质的飞跃，汽车

size的最小梯度可以很小，而且相应的信息改变也显著低于type。所以size排在type之前。于是就有了large language model的顺序。

一文了解(英文:Large Language Model,缩写LLM)大语言模型下，还有这些重要的工作得好好准备下。

【摘要】本篇将重点介绍大模型生态。通常情况下，大模型的开发和应用需要依赖于围绕它们构建的工具生态系统。因此，在实际的业务场景中，我们不仅需要了解如何使用这些工具来构建和部署大模型