【学习各类API】 这篇文章介绍了如何将预训练的大型语言模型（LLM）转化为强大的文本分类器，重点讲解了分类微调的原理和实践。文章通过一个垃圾邮件分类器的案例，展示了如何对LLM进行微调，并探讨了与训练LLM分类器相关的七个常见问题，如是否需要训练所有层、是否禁用因果掩码等。文章还对比了指令微调和分类微调的不同应用场景，指出分类微调更适合特定类别数据的精确分类任务。

【AI驱动】 MiniMind是一个开源项目，通过优化DeepSeek-V2和Llama3结构，使得个人电脑仅需2G显卡就能在3小时内训练出26M的小规模GPT模型。项目包含数据处理、预训练、微调等全部阶段，并支持混合专家(MoE)模型。MiniMind旨在降低大语言模型(LLM)的学习门槛，使每个人都能体验完整训练一个大模型的过程。项目还提供了在Ceval数据集上测试模型的代码，并实现了Openai-Api基本的chat接口，方便集成到第三方ChatUI使用。

【日积月累】 随着大语言模型的不断普及，我们已经可以经常使用各类模型对文本进行高质量的文本总结。然而，大部分大语言模型接口都会对输入文本的长度有所限制，这个限制通常被称为"上下文窗口(context window)"。当需要总结的文本长度超过这个窗口时，...

【日积月累】 文章从开发人员的视角系统性总结了GPT架构及其推理原理，旨在帮助初学者深入理解大语言模型的工作机制。文章首先介绍了人工智能的发展历程，特别是自然语言处理（NLP）从统计语言模型到大语言模型的演变。接着，文章详细解析了Transformer架构的核心——自注意力机制，以及其在处理长距离依赖和并行计算上的优势。文章进一步探讨了GPT模型的架构设计，包括输入层、隐藏层和输出层的功能，以及多头注意力机制（MHA）、前馈神经网络（FFN）和KV缓存等关键技术。此外，文章还介绍了多查询注意力（MQA）和分组查询注意力（GQA）等优化技术，并讨论了输出层如何通过Softmax函数生成词元的概率分布。最后，文章强调了提示工程的重要性，并建议通过优化提示词来提升大模型的性能，同时推荐了相关的学习资源和实践方法。

【日积月累】 从GPT-3到GPT-4，每一次迭代都带来了显著的进步和新的可能性。最近，OpenAI发布了GPT-4的一个新版本——附带已安排任务的GPT-4（GPT-4 with Task Scheduling），这一版本不仅在自然语言处理能力上有所提升，还引入了任务调度的功能，使得GPT-4能够更好地管理和执行复杂的任务。本文将围绕这一新特性，探讨其背后的技术原理、应用场景以及对未来人工智能发展的影响。

【日积月累】 如何使用英国公司注册 Wise 企业账号的流程，帮助用户轻松获得美元、欧元等货币的银行账号。首先，注册英国公司后，准备好护照和境外信用卡或借记卡，用于支付 45 英镑的开户费用。注册过程中，选择英国作为注册国家，填写公司信息，并通过 Wise 的邀请链接注册可获得 ¥75,000 的免费汇款额度。注册时需提供英国公司的注册号，信息会自动填充。验证个人信息时，上传护照即可。最后，通过境外银行账户完成 45 英镑的付款验证，即可成功注册 Wise 企业账号。注册成功后，用户可以申请 Wise 的虚拟借记卡和实体借记卡，享受多种货币的银行账号服务。

【如何集成API】 本教程将带您完成构建 AI 聊天机器人的过程，以帮助您深入了解这些概念。