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通过以上七个阶段的学习，您将能够建立起对大规模预训练模型的深刻理解，并掌握其在实际应用中的技巧。记得在学习过程中保持好奇心和探索精神，积极尝试新技术并参与社区讨论。希望这份学习路线图能帮助您成功踏上大规模模型的学习之旅！如果您对某个特定阶段或主题有更详细的问题，欢迎随时提问！

1、近期MCP服务器非常火爆，作为LLM大模型的通用工具手脚，MCP可以帮助LLM大模型实现更好的功能。本人经常使用cursor来进行代码的编辑，正巧cursor在0.47版本之后，MCP的相关设置进行了大更新，那么就来尝试一下吧。

MCP Server（模型上下文协议服务器）是一种基于模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）构建的轻量级服务程序，旨在实现大型语言模型（LLM）与外部资源之间的高效、安全连接。MCP协议由Anthropic公司于2024年11月开源，其核心目标是解决AI应用中数据分散、接口不统一等问题，为开发者提供标准化的接口，使AI模型能够灵活访问本地资源和远程服务，从而提升

在微调过程中，我们首先使用大规模数据集和强大的计算资源预训练一个深度学习模型（例如大语言模型）。预训练的模型已经学习到了大量的通用特征和模式，因此它可以作为许多具体任务的基础。然后，我们在预训练模型的基础上，使用特定任务的数据集进行进一步训练，以便模型能更好地处理该特定任务。

大模型微调，也称为 Fine-tuning ，是指在已经预训练好的大型语言模型 基础上（一般称为“基座模型”），使用特定的数据集进行进一步的训练，让模型适应特定任务或领域。经过预训练的基座模型其实已经可以完成很多任务，比如回答问题、总结数据、编写代码等。但是，并没有一个模型可以解决所有的问题，尤其是。

上一期，介绍了如何使用ollama自定义模型，但是创建的模型都是未经微调，对话效果不够专业。这一期将介绍，如何用ollama创建微调过的模型，让对话效果更符合特定化需要。"instruction": "樟脑丸是我吃过最难吃的硬糖有奇怪的味道怎么还有人买","output": "樟脑丸并不是硬糖，而是一种常见的驱虫药，不能食用。虽然它的味道可能不太好，但是由于其有效的驱虫效果，所以仍然有很多人会购买

Assimp，全称为Open Asset Import Library。Assimp可以导入几十种不同格式的模型文件（同样也可以导出部分模型格式）。只要Assimp加载完了模型文件，我们就可以从Assimp上获取所有我们需要的模型数据。Assimp把不同的模型文件都转换为一个统一的数据结构，所有无论我们导入何种格式的模型文件，都可以用同一个方式去访问我们需要的模型数据。