一文彻底搞懂大模型 - LLM四阶段技术

主要观点总结

本文主要介绍了大型语言模型（LLM）的四阶段技术，包括Prompt Engineering、AI Agent、Fine-tuning和Pre-training。每个阶段都有其特定的技术和作用，共同构成了LLM在理解和生成语言方面的强大能力。

关键观点总结

关键观点1: Prompt Engineering

设计和优化输入给大型语言模型的文本提示，引导LLM生成符合期望的、高质量的输出。核心要素是通过明确的指示、相关的上下文、具体的例子和准确的输入来精心设计提示。

关键观点2: AI Agent

构建于大型语言模型（LLM）之上的智能体，具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。关键技术包括LLM作为核心计算引擎，Function Calling用于集成多样化服务与复杂操作，以及RAG用于增强知识广度和深度。

关键观点3: Fine-tuning

使用特定领域的数据集对预训练的大型语言模型进行进一步训练的过程。通过微调，模型可以学习到特定领域的知识和模式，从而在相关任务上表现更好。

关键观点4: Pre-training

语言模型学习的初始阶段。在预训练期间，模型会接触大量未标记的文本数据，目标是捕获文本语料库中存在的底层模式、结构和语义知识。预训练技术通过从大规模未标记数据中学习通用特征和先验知识，减少对标记数据的依赖。

文章预览

LLM四阶段技术 在探讨大模型（LLM）的四阶段技术时，我们可以从 Prompt Engineering（提示工程）、AI Agent（人工智能代理）、Fine-tuning（微调）以及Pre-training（预训练） 这四个关键阶段来详细阐述，这四个阶段技术层层递进。 LLM四阶段技术 阶段一： Prompt Engineering 什么是 Prompt Engineering ？ Prompt Engineering，即提示工程，是指 设计和优化输入给大型语言模型（LLM）的文本提示（Prompt） 的过程。 这些提示旨在引导LLM生成符合期望的、高质量的输出。 Prompt Engineering Prompt Engineering的核心要素在于通过 明确的指示、相关的上下文、具体的例子以及准确的输入 来精心设计提示，从而引导大语言模型生成符合预期的高质量输出。 Prompt Engineering 为什么需要 Prompt Engineering ？ 通过不断优化prompt，我们可以建立更加清晰、有效的沟通渠道，充分发挥LLM在语言理解和生 ………………………………