什么是LLM (Large Language Model) 

大语言模型是一类基于深度学习的人工智能模型，旨在处理和生成自然语言文本。通过训练于大规模文本数据，使得大语言模型能够理解并生成与人类语言相似的文本，执行各类自然语言处理任务。 

LLM的训练及使用 

LLM能够理解并生成与人类语言相似的文本，执行各类自然语言处理任务，具体可应用场景包括而不限于文本生成、机器翻译、摘要生成、对话系统、情感分析等。其具有强大的泛化能力、能够处理多种任务。 

1. LLM的训练 

LLM的训练过程分为预训练和微调两个阶段。 

预训练阶段 模型在大规模未标注文本数据上进行自监督学习，学习通用的语言表示。 

微调阶段 模型在特定任务的标注数据上进行有监督学习，调整模型参数以适应具体任务需求。 

2. LLM的使用 

一方面，对于直观的日常使用，用户输入问题（提示词，Prompt），大模型给出该问题的回答。 

另一方面，对于基于LLM的AI应用编程，可通过以指定格式调用LLM的API，获取问题的答案。 

基于LLM的Agent框架 

LLM：对标人类大脑，思考如何解决问题、给出怎样的回答。 

记忆：长期记忆加短期记忆。即智能体使用的历史记录、系统数据，以及智能体执行过程中产生的各种中建信息。 

规划技能：提示词编排、意图理解、任务分解、自我反思。 

工具使用：智能体在执行任务中可能会使用到的各种工具接口。 

Transformer架构 

LLM的核心技术架构是Transformer，这是一个基于自注意力机制的深度学习模型。Transformer架构的关键在于其能够并行处理序列数据，大大提高了模型的训练效率和性能。

参数规模 

LLM通常采用大规模神经网络，参数数量从数百万到数十亿不等，例如通义干问（Qwen-7B）具有70亿的参数规模训练数据需要高质量的、经过预处理的多模态数据。参数规模的增加使模型具有更强的学习和泛化能力，能够处理复杂的语言任务，但也带来了计算成本和资源需求的显著增加。

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