模型微调是连接通用大模型与垂直领域应用的关键技术，通过针对性参数优化使预训练模型适配专业场景需求。其核心应用场景包括医疗诊断、金融分析等高度专业化领域，以及小样本学习、输出规范定制等特殊需求。技术路径分为全参数微调和参数高效微调（PEFT）两类，其中LoRA、QLoRA等PEFT技术因低资源消耗成为主流选择。标准微调流程包含模型选择、数据准备、训练优化等步骤，需根据任务特点选择合适方法。当前技术仍

模型微调是连接通用大模型与垂直领域应用的关键技术，通过针对性参数优化使预训练模型适配专业场景需求。其核心应用场景包括医疗诊断、金融分析等高度专业化领域，以及小样本学习、输出规范定制等特殊需求。技术路径分为全参数微调和参数高效微调（PEFT）两类，其中LoRA、QLoRA等PEFT技术因低资源消耗成为主流选择。标准微调流程包含模型选择、数据准备、训练优化等步骤，需根据任务特点选择合适方法。当前技术仍

本文介绍了大语言模型训练的两个关键概念：Token和训练流程。Token是将文本转换为模型内部编码的基本单位，通过优化Token词表（如GPT-4使用100256个Token）提高编码效率。大语言模型训练分为三个阶段：预训练（Pretrain）使用海量数据学习语言模式，有监督微调（SFT）通过标注数据训练任务能力，强化学习（RL）利用奖励模型优化输出质量。文章还提供了大模型学习资源，包括路线图、教

本文介绍了大语言模型训练的两个关键概念：Token和训练流程。Token是将文本转换为模型内部编码的基本单位，通过优化Token词表（如GPT-4使用100256个Token）提高编码效率。大语言模型训练分为三个阶段：预训练（Pretrain）使用海量数据学习语言模式，有监督微调（SFT）通过标注数据训练任务能力，强化学习（RL）利用奖励模型优化输出质量。文章还提供了大模型学习资源，包括路线图、教

本文介绍了大型语言模型（LLM）及其相关技术。LLM是基于海量数据训练的人工智能模型，能够理解和生成人类语言。文章详细解析了LLM的命名规则（如DeepSeek-V3、通义千问2.5等）、核心概念（Token、参数、蒸馏技术、温度参数），并重点介绍了RAG（检索增强生成）技术，该技术通过检索外部知识库提升模型回答的准确性。此外还涵盖了LangChain开发框架、Function Calling功能

本文介绍了大型语言模型（LLM）及其相关技术。LLM是基于海量数据训练的人工智能模型，能够理解和生成人类语言。文章详细解析了LLM的命名规则（如DeepSeek-V3、通义千问2.5等）、核心概念（Token、参数、蒸馏技术、温度参数），并重点介绍了RAG（检索增强生成）技术，该技术通过检索外部知识库提升模型回答的准确性。此外还涵盖了LangChain开发框架、Function Calling功能

Langflow是一个开源可视化工具，帮助开发者通过拖拽组件快速构建基于大语言模型（LLM）的智能应用。它提供图形化界面，支持主流AI模型（如OpenAI、HuggingFace）和向量数据库，内置API服务器功能，可轻松部署多代理协作系统。核心功能包括可视化编辑器、代码调试、多代理协同工作等，支持本地和云端部署。通过简单配置即可实现复杂功能，如结合Bing搜索API创建智能客服系统，或集成Ast

摘要：Deepseek能高效生成准确SQL，大幅提升数据分析师取数效率，但需注意规范数据口径和需求描述。利用Deepseek可快速理解业务逻辑，通过联网搜索获取行业知识，模拟业务场景。在分析思路上，需结合具体数据表结构提问，分步骤拆解问题，Deepseek才能提供更落地的解决方案。关键在于掌握使用技巧：提升取数效率、深入理解业务、构建分析思路，避免成为单纯的数据工具人，实现职业能力升级。

摘要：CoT、ReAct和DSP三大提示词工程技术正在革新人机协作模式。CoT通过分步推理提升复杂任务的准确性，ReAct结合工具调用实现动态问题解决，DSP则让模型自主规划任务流程。这些技术不仅增强了AI系统的可靠性与可解释性，更推动了可信AI的发展。随着技术进步，自适应提示和多模型协同等创新模式将成为未来方向，而掌握这些核心提示词技术将成为开发者释放大模型潜能的关键。 （150字）

《大型语言模型开发指南》系统介绍了LLM的核心原理与应用方法。主要内容包括：1）LLM工作原理与模型选择策略，强调不同模型适用于不同任务；2）基准测试解读，指出需结合实际需求评估模型能力；3）Cline平台模型选择方法，平衡速度、成本、上下文窗口等关键因素；4）模型提供商路由策略，涵盖直接连接、聚合器和本地部署三种方式。文章还提供了LLM学习资源包，包含经典书籍、行业报告、视频教程等资料，帮助开发