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关键词: AI, post-pretrain,模型训练,AI学术,alignment,领域模型

这篇文章对如何进行领域模型训练进行一个简单的探讨，主要内容是对 post-pretrain 阶段进行分析，后续的 Alignment 阶段就先不提了，注意好老生常谈的“数据质量”和“数据多样性”即可。

关键词: 多模态,模型评测框架,lmms-eval,AI,AI测评

随着大模型研究的深入，如何将其推广到更多的模态上已经成为了学术界和产业界的热点。最近发布的闭源大模型如 GPT-4o、Claude 3.5 等都已经具备了超强的图像理解能力，LLaVA-NeXT、MiniCPM、InternVL 等开源领域模型也展现出了越来越接近闭源的性能。

关键词: Llama 3.1,模型训练,数据集,合成数据集

适逢Llama 3.1模型刚刚发布，英伟达就发表了一篇技术博客，手把手教你如何好好利用这个强大的开源模型，为领域模型或RAG系统的微调生成合成数据。

关键词: 医疗大模型,微调,模型训练,Gemini

在《如何制造一个垂直领域大模型》一文中我们列举了几种开发垂直领域模型的方法。其中医疗、法律等专业是比较能体现模型垂直行业能力的，因此也深受各大厂商的重视。