大模型十大高频问题有哪些？
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- 如何在私有数据上微调大模型？需要多少数据和算力？
高频原因：企业希望用自有数据定制模型，但对成本、技术门槛（如LoRA vs 全参微调）、数据质量要求不清晰。
典型子问题：
“3090 能微调 Llama-3-8B 吗？”
“100条样本够不够做领域微调？” - RAG（检索增强生成）和微调，哪个更适合我的业务场景？
高频原因：两者都能注入领域知识，但适用边界模糊。
核心困惑：
RAG 实时性强但依赖检索质量；
微调效果稳定但更新成本高。 - 如何防止大模型“胡说八道”（幻觉）？
高频原因：幻觉严重影响金融、医疗、工业等高风险场景可信度。
常见方案探讨：
引入知识图谱约束；
使用 Self-Consistency 或 Verification Agent；
限制输出格式（如 JSON Schema）。 - 国产大模型（如通义千问、文心一言、GLM）和国外模型（如 GPT-4、Claude）差距有多大？
高频原因：央国企受信创政策驱动，需评估国产模型能否替代。
关注维度：
中文理解与生成质量；
私有化部署支持；
行业适配能力（如电力、金融术语）。 - 如何低成本部署大模型？有哪些开源框架推荐？
高频原因：推理成本是落地最大障碍。
热门工具链：
vLLM（高吞吐推理）；
llama.cpp（CPU/手机端部署）；
TensorRT-LLM（NVIDIA 优化）；
Ollama（本地一键运行）。 - 大模型能代替程序员写代码吗？效果如何？
高频原因：GitHub Copilot 普及引发职业焦虑。
现实结论：
能高效生成样板代码、单元测试、文档；
复杂逻辑、系统设计仍需人工主导；
“AI Pair Programmer”模式成主流。 - 如何评估微调后的大模型效果？有哪些指标？
高频原因：准确率等传统指标不适用于生成任务。
实践痛点：
自动指标（BLEU、ROUGE）与人工感受不符；
缺乏领域-specific 评测集；
如何量化“专业性”“安全性”。 - 大模型的输入/输出长度限制怎么突破？
高频原因：处理长文档（如合同、论文、日志）需求强烈。
主流方案：
使用支持长上下文模型（如 Claude 200K、Qwen-Max 32K）；
分块 + Map-Reduce（如 LangChain 的 Stuff/MapReduce 链）；
基于摘要的层次化处理。 - 大模型存在哪些安全与合规风险？如何防范？
高频原因：数据泄露、越狱攻击、生成违法内容等事件频发。
企业关注点：
私有数据是否被模型记忆？
能否通过 Prompt 注入绕过权限？
是否符合《生成式AI服务管理暂行办法》？ - 智能体（Agent）到底是什么？真能自动完成复杂任务吗？
高频原因：Agent 被过度炒作，实际能力与预期脱节。
核心疑问：
“AutoGPT 能帮我自动写周报吗？”
Agent 的规划、工具调用、错误恢复能力是否可靠？
如何设计稳定的 Agent 工作流？
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