本文系统介绍大语言模型(LLM)的定制策略，包括提示工程、RAG检索增强、Agent框架、微调及RLHF等技术。文章详细分析了如何选择基础模型，并按资源消耗排序介绍六种主流定制方法，从无需训练的提示工程到需要大量资源的RLHF。每种技术均配有实现代码和应用场景，帮助开发者根据业务需求和资源条件选择合适的LLM定制方案，提升模型在特定领域的表现。

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智联招聘的调研数据显示，有高达 57.2% 的职场人表示有较强的意愿从事人工智能相关职业。高薪诱惑是巨大的驱动力——华为月薪6万招聘AI工程师、小鹏汽车狂揽6000名AI人才等新闻不断刺激着从业者的神经。市场调查机构Gartner预测，到2027年，生成式AI将在软件工程和运维领域催生新的工作岗位，80%的工程师将需要进行技能提升。

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本文分享了得物大模型岗位面试经验，强调与HR提前沟通的重要性，详细介绍了面试各环节应对策略，包括突出项目与公司需求的匹配度、展示对预训练数据的理解、基础知识准备和编程能力提升。提供了通过体验公司产品了解定位、直接询问团队需求等实用技巧，为求职者提供全面面试指导。

本文分享了得物大模型岗位面试经验，强调与HR提前沟通的重要性，详细介绍了面试各环节应对策略，包括突出项目与公司需求的匹配度、展示对预训练数据的理解、基础知识准备和编程能力提升。提供了通过体验公司产品了解定位、直接询问团队需求等实用技巧，为求职者提供全面面试指导。

Agentic-KGR框架通过多轮强化学习实现大语言模型与知识图谱共同进化，创新性地引入动态本体扩展、共同进化记忆架构和多尺度提示压缩机制。该方法在知识抽取任务提升33.3分，问答任务提升12.8分，为构建自我进化的知识系统开辟新范式，显著降低幻觉并提高时效性。

Agentic-KGR框架通过多轮强化学习实现大语言模型与知识图谱共同进化，创新性地引入动态本体扩展、共同进化记忆架构和多尺度提示压缩机制。该方法在知识抽取任务提升33.3分，问答任务提升12.8分，为构建自我进化的知识系统开辟新范式，显著降低幻觉并提高时效性。

文章详细介绍了OpenAI构建大规模语言模型的四个核心阶段：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。预训练阶段使用海量数据和大量计算资源构建基础模型；有监督微调阶段使用少量高质量数据使模型具备指令理解能力；奖励建模阶段构建文本质量评估模型；强化学习阶段利用RM模型优化输出质量。文章还提供了大模型从零基础到进阶的七个学习阶段路线图，帮助读者系统掌握大模型技术。

文章详细介绍了OpenAI构建大规模语言模型的四个核心阶段：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。预训练阶段使用海量数据和大量计算资源构建基础模型；有监督微调阶段使用少量高质量数据使模型具备指令理解能力；奖励建模阶段构建文本质量评估模型；强化学习阶段利用RM模型优化输出质量。文章还提供了大模型从零基础到进阶的七个学习阶段路线图，帮助读者系统掌握大模型技术。