编辑：编辑部【新智元导读】面对LLM逐渐膨胀的参数规模，没有H100的开发者和研究人员们想出了很多弥补方法，「量化」技术就是其中的一种。这篇可视化指南用各种图解，将「量化」的基本概念和分支方法进行了全方位总结。大语言模型（LLM）通常过于庞大，无法在消费级硬件上运行。
考虑到大型语言模型在语义理解和推理方面表现出有超强的能力，浙江大学提出 Data-Copilot，通过部署大语言模型 来自主地管理和处理海量数据，即它连接不同领域的丰富数据，满足多样化的用户查询，计算，预测，可视化等需求。
本文整理自社区用户陈卓见在「夜谈 LLM」主题分享上的演讲，视频参见：主要包括以下内容：利用大模型构建知识图谱利用大模型操作结构化数据利用大模型使用工具利用大模型构建知识图谱上图是之前，我基于大语言模型构建知识图谱的成品图，主要是将金融相关的股票、人物、涨跌幅之类的基金信息抽取出
llm-course在上次介绍（北方的郎：llm-course，狂飙13.5K Star，GitHub上最全的开源大模型教程）后又有了更新，增加了新的章节包括“LLM工程师”等部分，Star也狂飙到了25K。GitHub地址：https://github.
