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在探討大模型（LLM）的四階段技術時，我們可以從Prompt Engineering（提示工程）、AI Agent（人工智能代理）、Fine-tuning（微調）以及Pre-training（預訓練）這四個關鍵階段來詳細 闡述，這四個階段技術層層遞進。
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階段一：Prompt Engineering 什么是Prompt Engineering？
Prompt Engineering，即提示工程，是指設計和優化輸入給大型語 言模型（LLM）的文本提示（Prompt）的過程。這些提示旨在引導 LLM生成符合期望的、高質量的輸出。
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Prompt Engineering的核心要素在于通過明確的指示、相關的上下 文、具體的例子以及準確的輸入來精心設計提示，從而引導大語言 模型生成符合預期的高質量輸出。
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為什么需要Prompt Engineering？
通過不斷優化prompt，我們可以建立更加清晰、有效的溝通渠道， 充分發揮LLM在語言理解和生成方面的優勢。
提升溝通技巧，挖掘 LLM 潛力。大語言模型（LLM）本身已具備極 高的性能與復雜性，但還有很大潛力需要挖掘。Prompt如同鑰匙一 般，能夠精確引導模型生成特定需求的輸出。
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階段二：AI Agent 什么是AI Agent？
大模型Agent是一種構建于大型語言模型（LLM）之上的智能體，它 具備環境感知能力、自主理解、決策制定及執行行動的能力。
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Agent是能夠模擬獨立思考過程，靈活調用各類工具，逐步達成預 設目標。在技術架構上，Agent從面向過程的架構轉變為面向目標 的架構，旨在通過感知、思考與行動的緊密結合，完成復雜任務。
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Agent關鍵技術-LLM：在Agent技術中，大語言模型（LLM）作為 核心計算引擎，不僅限于文本生成，還能夠進行對話、完成任務、 推理，并展示一定程度的自主行為。
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Agent關鍵技術-Function Calling：Function Calling在智能助手和自動化流程中的應用場景中，LLM通過調用外部API或預設函數來集成多樣化服務與復雜操作，以滿足用戶請求并自動化執行流程。
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在構建智能助手時，LLM可能需要根據用戶的請求調用外部服務 （如天氣查詢API、數據庫查詢等），并將結果整合到其響應 中。
在自動化流程中，LLM可以通過調用預設的函數來執行一系列復 雜的操作，如數據處理、文件生成等。
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Agent關鍵技術-RAG：通過引入RAG，LLM Agent能夠在需要時 查詢外部知識庫，如專業數據庫、學術論文、行業報告等，從而增 強其知識廣度和深度。
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為什么需要AI Agent？
AI Agent作為LLM能力的整合者與定制化服務提供者，通過NLP和HCI技術增強交互體驗，使用戶能夠輕松享受LLM帶來的智能服務。
1. 整合LLM能力：AI Agent作為平臺，能夠無縫整合LLM的文本生 成、理解、推理等能力。通過Agent，用戶可以直接與LLM進行 交互，而無需深入了解LLM的復雜性和技術細節。
2. 定制化服務：AI Agent可以根據不同用戶的需求和場景，定制化 地利用LLM的能力。例如，在客戶服務領域，Agent可以根據用 戶的查詢和問題，利用LLM生成準確的回答和解決方案；在個性 化推薦系統中，Agent可以分析用戶的偏好和行為，利用LLM生 成定制化的推薦內容。
3. 增強交互體驗：AI Agent通過自然語言處理（NLP）和人機交互 （HCI）技術，能夠提供更自然、流暢的交互體驗。用戶可以通 過自然語言與Agent進行對話，而Agent則能夠理解和回應用戶 的意圖和需求，從而增強用戶的滿意度和忠誠度。
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階段三：Fine-tuning
什么是Fine-tuning？
Fine-Tuning是指使用特定領域的數據集對預訓練的大型語言模型進 行進一步訓練的過程。通過微調，模型可以學習到特定領域的知識 和模式，從而在相關任務上表現更好。
在預訓練模型的基礎上，針對特定任務或數據領域，通過在新任務 的小規模標注數據集上進一步訓練和調整模型的部分或全部參數， 使模型能夠更好地適應新任務，提高在新任務上的性能。
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為什么需要Fine-tuning？
盡管預訓練模型已經在大規模數據集上學到了豐富的通用特征和先 驗知識，但這些特征和知識可能并不完全適用于特定的目標任務。
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微調通過在新任務的少量標注數據上進一步訓練預訓練模型，使模型能夠學習到與目標任務相關的特定特征和規律，從而更好地適應新任務。
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階段四：Pre-training
什么是Pre-training？
預訓練是語言模型學習的初始階段。在預訓練期間，模型會接觸大 量未標記的文本數據，例如書籍、文章和網站。目標是捕獲文本語 料庫中存在的底層模式、結構和語義知識。
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預訓練利用大量無標簽或弱標簽的數據，通過某種算法模型進行訓 練，得到一個初步具備通用知識或能力的模型。
1.無監督學習：預訓練通常是一個無監督學習過程，模型在沒有明 確指導或標簽的情況下從未標記的文本數據中學習。
2、屏蔽語言建模：模型經過訓練可以預測句子中缺失或屏蔽的單 詞、學習上下文關系并捕獲語言模式。
3、Transformer 架構：預訓練通常采用基于 Transformer 的架 構，該架構擅長捕獲遠程依賴關系和上下文信息。
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為什么需要 Pre-training ？
預訓練是為了讓模型在見到特定任務數據之前，先通過學習大量通 用數據來捕獲廣泛有用的特征，從而提升模型在目標任務上的表現和泛化能力。
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預訓練技術通過從大規模未標記數據中學習通用特征和先驗知識， 減少對標記數據的依賴，加速并優化在有限數據集上的模型訓練。
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