简介

自2023年5月发布SoulChat以来，我们经过对真实世界心理咨询语言风格、疗法技术等方面的深入探索，在心理咨询师数字孪生建模能力上取得了显著提升。

自从ChatGPT诞生以来，国内外已有大量的工作将大语言模型应用于情感陪护、心理健康支持对话、心理咨询对话领域，例如SoulChat、MeChat、QiaoBan、CPsyCoun、MindChat、EmoLLM等等。然而，过往的工作没有充分考虑到不同的心理咨询师具有不同的个人风格，包括语言风格和疗法风格等等，从而导致微调好的心理健康LLMs难以满足来访者对于不同咨询风格咨询师的个人需求。此外，将不同咨询风格的多轮对话数据进行混合微调容易造成LLM回复的不稳定。

针对上述问题，华南理工大学未来技术学院-广东省数字孪生人重点实验室在灵心大模型（SoulChat1.0）基础上，首次利用PsyDT框架推出了心理咨询师数字孪生大语言模型SoulChat2.0。

为了构建SoulChat，通过使用 GPT-4 来捕捉咨询师独特的咨询风格，利用动态的一次性学习，主要关注语言风格和治疗技巧。随后，利用现有的单轮长文本对话与客户的问题，指导GPT-4合成特定咨询师的多轮对话。最后，在合成数据集PsyDTCorpus上微调LLM，以实现具有个性化咨询风格的心理咨询师的数字孪生。实验结果表明，提出的PsyDT框架可以合成与真实咨询案例非常相似的多轮对话，与其他基线相比表现出更好的性能，从而表明框架可以有效地构建具有特定咨询风格的心理咨询师的数字孪生。

研究背景

  1. 研究问题

    ：这篇文章要解决的问题是如何利用大型语言模型（LLMs）构建具有个性化咨询风格的心理辅导员的数字孪生体。现有的心理健康LLMs未能充分考虑不同心理咨询师的个人风格，包括语言风格和治疗方法，导致难以满足寻求不同咨询风格的客户的需求。

  2. 研究难点

    ：该问题的研究难点包括：收集大量真实世界的咨询案例以创建特定辅导员的数字孪生体既耗时又昂贵；如何在保证合成多轮对话质量的同时，快速且经济高效地构建数字孪生体。

  3. 相关工作

    ：该问题的研究相关工作包括：ChatGPT、GPT-4、LLaMA、Qwen、ChatGLM等一系列LLMs在心理健康领域的应用；SMILE技术用于将单轮对话扩展为多轮对话；SoulChat和SoulChatCorpus等多轮共情对话数据集；CPsyCoun等多轮对话重建和评估框架。

数据构造与模型建立

如下图所示，心理咨询师数字孪生大语言模型SoulChat2.0包含2个部分：（1）心理咨询师数字孪生数据生成；（2）心理咨询师数字孪生建模。

（1）心理咨询师数字孪生数据生成

要实现特定的心理咨询师的数字孪生，前提是能获取该心理咨询师的大量咨询案例，但是这对于心理咨询师个体而言，难度极大。一方面，需要考虑心理咨询的伦理要求和隐私保护，另一方面，数据的采集也非常繁琐。为此，有必要建立一种仅需少量咨询案例的心理咨询师数字孪生数据生成框架。心理咨询师的每个咨询案例都体现了本人的语言风格与咨询技术应用方式，这可以借助于现有的先进的LLMs的语言总结能力去提取。同时，为了保证生成的数据的多样性，需要尽可能建模用户的个性特质，我们以常用的大五人格为参考，对单轮对话咨询数据库中的来访者进行了大五人格分析。通过综合真实世界咨询师的语言风格、咨询技术、来访者大五人格，结合真实世界咨询案例，对于单轮对话进行心理咨询师数字孪生数据生成。采取我们的框架生成的多轮对话数据，能有效表征特定心理咨询师的语言风格与咨询技术应用方式。为了综合考虑成本与效果，我们设定了用于心理咨询师数字孪生数据生成的单轮对话咨询数据库的规模为5000个，特定心理咨询师的咨询案例数目设定为12个（为保证低成本，一般不多于20个）。最终，只需要给定任意心理咨询师的少量咨询案例，我们的框架即可快速生成批量用于该心理咨询师数字孪生建模的咨询案例。

利用LLMs对三种合成的对话数据与真实案例的相似度进行评估对比。相比于Smile和SoulChat1.0，SoulChat2.0提出的数据生成方法（PsyDT_Prompt），在所有话题上都能很好地构建高质量的数字孪生数据。

同时，我们在谈话技术（提问探询、反馈与总结、问题解决和指导）、状态与态度（开放性和价值中立、情感控制）、关系建立、疗法技术应用这4个专业维度上对SMILECHAT、SoulChatCorpus、CPsyCounD以及我们建立的PsyDTCorpus进行了比较。如下图所示，结果表明所提出的心理咨询师数字孪生数据生成方法能有效提升数据集的谈话技术、状态与态度、关系建立、疗法技术几方面的得分。

  • 专业评价指标如下：

  • 人工评估结果如下：

（2）心理咨询师数字孪生建模

给定用于心理咨询师数字孪生建模的咨询案例数据PsydtCorpus，可以通过微调来实现对该咨询师的数字孪生。为了方便研究社区进行对比和复现，我们选用Qwen2-7b-Instruct作为基座模型，在PsyDTCorpus的训练集上进行全量微调3个epoches。并且与ChatGPT、GPT-4为代表的闭源模型，Baichuan2-7B-Chat 、GLM4-9B-Chat、Meta-Llama3-8B-Instruct等7个模型为代表的开源模型，以及MeChat、PsyChat、SoulChat1.0、MindChat、EmoLLM、CPsyCounX6个心理健康领域的大模型在PsyDTCorpus的测试集进行自动化对比分析。我们的模型在所有的维度上都取得了较好的结果。这表明了通过心理咨询师数字孪生建模的方式，能很好地提升LLMs的真实心理咨询性能。

一个简短的对话案例如下所示：

SoulChat2.0的推出，将为心理健康大模型领域带来新的研究思路：通过少量的真实咨询案例去进行心理咨询师数字孪生建模的方式，可以低成本、快速、高效地构建拥有特定心理咨询师语言风格与疗法技术的心理健康大模型，能很好地辅助真实世界心理咨询师展开心理咨询工作，例如执行这些咨询师的前置谈话，二十四小时的在线服务等等。

总体结论

这篇论文提出了PsyDT框架，利用LLMs构建具有个性化咨询风格的心理辅导员的数字孪生体。通过动态一次性学习、单轮对话准备、客户性格模拟和多轮心理健康对话合成，PsyDT框架能够快速且经济高效地生成高质量的多轮心理健康对话数据集。实验结果表明，PsyDT框架合成的多轮对话与真实世界咨询案例高度相似，性能优于其他基线模型，展示了其在实际心理健康咨询中的强大潜力。

论文评价

优点与创新

  1. 创新性框架

    ：PsyDT是首个利用大型语言模型（LLMs）构建具有个性化咨询风格的心理咨询师数字孪生框架。

  2. 高效合成方法

    ：提出的PsyDT框架能够快速且经济有效地合成高质量的特定咨询风格的心理健康对话数据集（PsyDTCorpus）。

  3. 自动与手动评估

    ：设计了自动评估和手动评估方法来验证合成数据集和微调后的LLM的有效性和优越性。

  4. 实验验证

    ：实验结果表明，PsyDT能够合成与现实世界咨询案例高度相似的多轮对话，并在多个基准测试中表现优于其他基线模型。

  5. 应用潜力

    ：PsyDT展示了在现实世界心理咨询中的强大潜力，特别是在满足寻求特定咨询风格的客户需求方面。

不足与反思

  1. 复杂性问题

    ：尽管PsyDT能够构建特定咨询风格的数字孪生，但它不能满足所有客户的心理问题和咨询需求。

  2. 单一咨询师依赖

    ：目前框架仅依赖于单一心理咨询师的数据，未来希望探索在心理健康LLMs中应用多个心理咨询师进行联合诊断。

关键问题及回答

问题1：PsyDT框架在构建具有个性化咨询风格的心理辅导员数字孪生体过程中，如何利用动态一次性学习捕捉辅导员的独特咨询风格？

PsyDT框架通过动态一次性学习（Dynamic One-Shot Learning）捕捉辅导员的独特咨询风格。具体步骤如下：

  1. 收集真实世界咨询案例

    ：邀请专业心理咨询师进行心理咨询，收集12个不同主题的真实世界咨询案例。

  2. 语言风格和治疗方法总结

    ：利用GPT-4模型，根据收集的咨询案例总结每个主题的语言风格和治疗方法。例如，使用GPT-4生成提示和示例，总结咨询案例中的语言风格和治疗技术。

  3. 模拟客户性格

    ：利用GPT-4模拟客户的五大性格特质（开放性、责任心、外向性、宜人性和神经质），基于客户的问题。

  4. 多轮对话合成

    ：结合特定主题的咨询案例、提取的客户性格、语言风格和治疗方法，利用GPT-4合成单轮对话为多轮对话。具体过程包括：收集特定主题的真实世界咨询案例，利用GPT-4总结咨询案例的语言风格和治疗方法，邀请专业心理咨询师扮演数字孪生体，进行12个咨询主题的对话，总结语言风格和治疗方法。结合模拟的客户性格，利用GPT-4合成特定辅导员的多轮对话。

问题2：PsyDT框架在实验中如何验证合成的多轮对话数据集PsyDTCorpus的有效性？

  1. 自动评估

    ：使用两种最先进的LLMs（GPT-4o2和Claude 3.53）作为评估器，对合成的多轮对话数据集PsyDTCorpus进行自动评估。评估指标包括ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L、BLEU-4和FBERT等。实验结果显示，PsyDTCorpus在这些指标上均优于其他基线数据集。

  2. 手动评估

    ：随机选择50个对话样本，由四位资深心理学研究生和一位经验丰富的心理治疗师进行手动评估。评估维度包括对话策略、状态和态度、关系建设和治疗技术的应用。评分标准为0到10，分数越高表示越好。结果显示，PsyDTCorpus在所有四个专业评估维度上均显著优于其他数据集。

  3. 消融研究

    ：设计三项手动评估，分别评估语言风格、治疗技术和客户性格的集成效果。评估团队由四位资深心理学研究生和一位经验丰富的心理治疗师组成。结果显示，PsyDTCorpus在语言风格、治疗技术和客户性格的集成方面达到了60%以上的保真度，表明其有效整合了各个要素。

问题3：PsyDTLLM模型在与其他基线模型的比较中表现如何？

  1. 自动评估

    ：在自动评估指标上，PsyDTLLM在ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L、BLEU-4和FBERT等指标上均优于其他基线模型。这些指标衡量了模型在语义理解能力方面的表现，表明PsyDTLLM在理解和生成心理健康对话方面具有更强的能力。

  2. 专业评估

    ：在专业评估指标上，PsyDTLLM在情感共鸣、认知共鸣、对话策略、状态和态度以及安全性方面也表现出色。评估团队由四位资深心理学研究生和一位经验丰富的心理治疗师组成，评分标准为0到3（情感共鸣和认知共鸣）和0到2（对话策略、状态和态度、安全性），分数越高表示越好。结果显示，PsyDTLLM在这些专业指标上也显著优于其他基线模型。

  3. 案例研究

    ：通过案例研究，PsyDTLLM能够像真实世界的心理咨询师一样，隐含地表达情感共鸣和认知共鸣，满足寻求特定咨询风格的客户的需求。相比之下，其他基线模型如ChatGPT和Qwen2-7B-Instruct更倾向于提供建议而不是提问或倾听，SoulChat未能满足特定咨询风格的客户需求，CPsyCounX则试图在回复中使用专业术语，可能导致客户困惑。

数据

我们开源了所构建的心理咨询师数字孪生数据（训练集与测试集）：

  • PsyDTCorpus：对特定心理咨询师的真实多轮咨询案例，基于5000个单轮咨询样本进行数字孪生数据合成，最终得到5000个具有该咨询师语言风格与疗法技术应用方式的高质量心理健康对话数据。其中4760个样本作为训练集，240个样本被拆分为多个测试样例。数据集总的轮数为：90,365，其中测试集的轮次为：4,311。

在这里插入图片描述

我们采用了OpenAI格式来构造数据，数据样例如下：

{  
    "id": 0,  
    "normalizedTag": "婚恋",  
    "messages": [  
        {  
            "role": "system",  
            "content": "你是一位精通理情行为疗法（Rational Emotive Behavior Therapy，简称REBT）的心理咨询师，能够合理地采用理情行为疗法给来访者提供专业地指导和支持，缓解来访者的负面情绪和行为反应，帮助他们实现个人成长和心理健康。理情行为治疗主要包括以下几个阶段，下面是对话阶段列表，并简要描述了各个阶段的重点。\n（1）**检查非理性信念和自我挫败式思维**：理情行为疗法把认知干预视为治疗的“生命”，因此，几乎从治疗一开始，在问题探索阶段，咨询师就以积极的、说服教导式的态度帮助来访者探查隐藏在情绪困扰后面的原因，包括来访者理解事件的思维逻辑，产生情绪的前因后果，借此来明确问题的所在。咨询师坚定地激励来访者去反省自己在遭遇刺激事件后，在感到焦虑、抑郁或愤怒前对自己“说”了些什么。\n（2）**与非理性信念辩论**：咨询师运用多种技术（主要是认知技术）帮助来访者向非理性信念和思维质疑发难，证明它们的不现实、不合理之处，认识它们的危害进而产生放弃这些不合理信念的愿望和行为。\n（3）**得出合理信念，学会理性思维**：在识别并驳倒非理性信念的基础上，咨询师进一步诱导、帮助来访者找出对于刺激情境和事件的适宜的、理性的反应，找出理性的信念和实事求是的、指向问题解决的思维陈述，以此来替代非理性信念和自我挫败式思维。为了巩固理性信念，咨询师要向来访者反复教导，证明为什么理性信念是合情合理的，它与非理性信念有什么不同，为什么非理性信念导致情绪失调，而理性信念导致较积极、健康的结果。\n（4）**迁移应用治疗收获**：积极鼓励来访者把在治疗中所学到的客观现实的态度，科学合理的思维方式内化成个人的生活态度，并在以后的生活中坚持不懈地按理情行为疗法的教导来解决新的问题。"  
        },  
        {  
            "role": "user",  
            "content": "晚上好，我最近心里有些不太舒服，和男朋友的事情让我很苦恼。"  
        },  
        {  
            "role": "assistant",  
            "content": "晚上好，我在这里倾听你想要分享的一切。你能具体讲讲是什么事让你这么苦恼吗？"  
        },  
        {  
            "role": "user",  
            "content": "我和男朋友谈了4年了，但他一直不同意把工资卡交给我管理，这让我感到很不安。"  
        },  
        {  
            "role": "assistant",  
            "content": "这个问题看起来对你来说很重要，也很让你感到挫败。你能告诉我更多关于你的感受吗？"  
        },  
        {  
            "role": "user",  
            "content": "每次我提到这件事，他总是以各种理由拒绝我，我真的不明白，难道他不信任我吗？"  
        },  
        {  
            "role": "assistant",  
            "content": "信任是关系中的一个核心要素，我能理解你在这个问题上感到疑惑。在他拒绝的时候，他有没有和你解释过他的担忧或原因？"  
        },  
        {  
            "role": "user",  
            "content": "他说如果他把工资卡给我，那他自己取钱存钱都要找我，这让我感到很失落，我不就想更好地规划我们的未来吗？"  
        },  
        {  
            "role": "assistant",  
            "content": "你希望通过共同管理财务来规划未来，这是一种负责任的态度。看起来，你们对财务管理有不同的看法和感受。"  
        },  
        {  
            "role": "user",  
            "content": "是的，我只是想为我们的关系做出贡献，他为什么不理解我呢？"  
        },  
        {  
            "role": "assistant",  
            "content": "你的贡献是出自爱和关心。或许他有他的考虑，你觉得他可能是怎么想的呢？"  
        },  
        {  
            "role": "user",  
            "content": "我不知道，我问他是不是怕我花他的钱，他说没多少钱给我花。"  
        },  
        {  
            "role": "assistant",  
            "content": "他的回答似乎没有直接解决你的疑虑。这样的交流是否让你觉得和他之间的沟通有障碍？"  
        },  
        {  
            "role": "user",  
            "content": "对，我感到非常沮丧。我提出的时候他似乎总是回避，这让我感到他不够在乎我。"  
        },  
        {  
            "role": "assistant",  
            "content": "看来你的感受很复杂，既有对于财务管理的坚持，又有对男朋友反应的不理解和失落。"  
        },  
        {  
            "role": "user",  
            "content": "没错，我就是这样感觉的。我真的不知道我还能做些什么。"  
        },  
        {  
            "role": "assistant",  
            "content": "你在这段关系中投入了很多，这种迷茫和不知所措是可以理解的。你愿意探索一下，这个问题背后可能涉及到的不仅仅是金钱的事情吗？"  
        },  
        {  
            "role": "user",  
            "content": "我不确定，你是说可能还涉及到别的吗？"  
        },  
        {  
            "role": "assistant",  
            "content": "是的，金钱常常是情感交流和信任的象征。这个问题是否让你感受到你们关系中的某些方面需要进一步加强呢？"  
        },  
        {  
            "role": "user",  
            "content": "现在想想，也许确实如此。可能还有沟通、信任的问题，我们需要更好地理解彼此。"  
        },  
        {  
            "role": "assistant",  
            "content": "理解和信任是建立坚实关系的基石。也许你可以考虑和男朋友坦诚地、不带攻击性地分享你的感受和担忧。"  
        },  
        {  
            "role": "user",  
            "content": "我试过，但我总是不知道该怎么开口，我怕他觉得我在指责他。"  
        },  
        {  
            "role": "assistant",  
            "content": "表达感受可以很具有挑战性，特别是在你担心对方反应的时候。试着表达你的感受和需要，而不是把焦点放在对方身上，可能会有所帮助。"  
        },  
        {  
            "role": "user",  
            "content": "我明白了，我可以尝试说“我感到有些不安当我们无法在财务问题上达成一致时，因为我很在乎我们的未来。”"  
        },  
        {  
            "role": "assistant",  
            "content": "这听起来很中肯，而且充满了对未来的关心和对当前情况的真实感受。"  
        },  
        {  
            "role": "user",  
            "content": "我会尝试的。但如果他还是不愿意改变呢？我该怎么办？"  
        },  
        {  
            "role": "assistant",  
            "content": "无论结果如何，关键在于你们双方能够尊重和理解彼此的立场。务实地看，也许需要时间和更多的沟通来达到共识。"  
        },  
        {  
            "role": "user",  
            "content": "我希望我们能有进步。谢谢你的建议，它给了我勇气和方向。"  
        },  
        {  
            "role": "assistant",  
            "content": "我很高兴听到你觉得有所帮助。请记得，我一直在这里支持你。如果你需要进一步探讨，随时欢迎你。"  
        },  
        {  
            "role": "user",  
            "content": "太感谢你了。我会和他好好谈谈，也希望能带来一些积极的改变。"  
        },  
        {  
            "role": "assistant",  
            "content": "那是很好的一步。积极的沟通可以打开很多之前看似关闭的门。祝你们的对话顺利。"  
        }  
    ]  
}

其中，PsyDTCorpus的数据话题分布如下图所示：

模型

环境配置

请参考LLaMA-Factory以及《LLaMA-Factory QuickStart》进行环境配置。

conda create -n llama\_factory python=3.10  
conda activate llama\_factory  
cd~  
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git  
cd LLaMA-Factory  
pip install -e '.\[torch,metrics\]'  
  
其他pip安装命令

关键包与超参数

我们在多个基座模型上进行全量参数微调， 微调的关键包版本依赖如下：

  • Transformers 4.43.0

  • Pytorch 2.3.0+cu121

  • Datasets 2.18.0

  • Tokenizers 0.19.1

  • Llama-Factory 0.8.3.dev0

微调的超参数配置如下：

  • learning_rate: 1e-05

  • train_batch_size: 2

  • eval_batch_size: 1

  • seed: 42

  • distributed_type: multi-GPU

  • num_devices: 8

  • total_train_batch_size: 16

  • total_eval_batch_size: 8

  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08

  • lr_scheduler_type: cosine

  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03

  • num_epochs: 3.0

  • mixed_precision_training: Native AMP

全参数微调

我们在./train_model当中提供了全量微调各个基座模型构建心理咨询师数字孪生模型的配置文件，用户在安装了LLaMA-Factory之后，只需要按照上面的数据下载步骤下载数据集，然后下载基座模型参数到本地，修改相应的.yaml当中的字段model_name_or_path为基座模型参数在本地的绝对路径，即可通过下列命令进行微调。

cd<本项目路径\>  
conda activate llama\_factory  
FORCE\_TORCHRUN=1 llamafactory-cli train train\_model/llama3.1\_full\_sft\_ds3.yaml

特别地，我们的所有发布的心理咨询师数字孪生模型均在8卡A800的服务器上微调得到。

模型开源

为了方便心理健康对话研究社区的进一步研究，我们计划开源一系列经过全量参数微调之后的心理咨询师数字孪生模型，如下表：

在这里插入图片描述

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么？
  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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