在几个月前我曾经用 chatglm-6b 训练过我自己的数字克隆： https:///t/931521#reply161
此后的开源模型开始井喷，但其质量和 GPT 的差距依然巨大，我开始琢磨，能否通过微调的方式来增加开源通用大模型在某些垂直领域的表现，在尝试的过程中，我意识到，如果不降低训练的门槛，那这个可能性微乎其微，然后我和几个朋友就开始以兼职，远程，业余时间的方式完成了这个低门槛进行文本大模型训练微调的 Saas
这就是模迪手： https://www.modihand.com (好的我也是硅谷的粉丝，我心头的美剧前三
因为这是 V2EX ，所以我想我应该不用再详细说明训练和 embedding 的区别，虽然有很多人说「训练」的时候其实是在说 embedding 和 prompt 工程，但两者本质上就是完全不同的。训练改变了模型的参数，而 embedding 没有，只是从知识库匹配一段文本放到 prompt 里一起给模型。
模迪手简单易用，只需要准备好数据集，在网页上点点点，然后就可以训练了，训练完成后的模型，可以在线调用，也可以直接导出模型文件。
它的一些特点包括：
当然目前也存在一些问题：
考虑到现在 openai 的强大，这个拥抱开源大模型的项目其实前景很不确定，但我觉得它至少帮我解决了很多问题，我也觉得需要有这么一个东西（我还没有看到类似的）
如果大家有有趣的想法或者有意思的数据集，可以评论或直接通过这个表单填写一下，我们可以提供模迪手的免费算力，让你能够训练出来玩玩看（我之前的一个不算太成功的例子： https:///t/945834#reply18
模迪手： https://www.modihand.com/
