微调是对一个已经预训练好的大模型进行“调整”，使其能够更好地执行特定任务。简单来说，就是利用已有的知识，并根据新的数据对模型进行“再教育”。这种方式能够大大节省时间和成本，因为你无需从零开始训练模型。举个例子，Athene-V2-Chat-72B通过微调提升了在Chatbot Arena中的排名，表现出色。这证明了微调技术的强大能力，只要数据准备得当，微调带来的效果不容小觑！在AI模型的优化中，除

在深入探讨训练过程之前，首先介绍一些相关术语：智能体：训练来做正确决策的实体。在这个例子中，目标是训练机器人做出移动决策，所以机器人就是智能体。环境：环境是智能体与之互动的外部系统。在本例中，随着训练过的机器人（智能体）在网格内移动，网格就充当了环境。状态：代表智能体在每个时间 t 的位置。在起始时刻，即时间t0，机器人（智能体）位于左下角，因此时间t0的状态是左下角，由坐标（0,0）表示。动作：

大模型可以很好的作为人类的智能助手，和人类的关系可以作为“器”，即生产力工具。众所周知，器要想发挥好作用，还需要“道法术”三个维度的内容。我们先聚焦于“术”层面。，其中提示词工程和思维链推理是普通用户用好大模型的关键，而五项“术”是专业玩家都会玩的，因为微调大模型、基于人类反馈的强化学习和检索增强，都需要具备相应的专业技能和拥有专业硬件。因此，作为教育系统普通用户，我们就来死磕一下“

通过 API 调用 LLM 时，调用方可以描述函数，包括函数的功能描述、请求参数说明、响应参数说明，让 LLM 根据用户的输入，合适地选择调用哪个函数，同时理解用户的自然语言，并转换为调用函数的请求参数（通过 JSON 格式返回）。当发现已有的知识不足以回答这个问题，则会调用工具，比如：搜索工具、生成报告等，然后得到新的信息，基于新的信息重复进行推理和行动，直到完成这个任务。从软件工程的角度看来，

研究人员指出，与LLM交互时，无需多余的礼貌用语。直接、清晰地提出问题是关键。例如：“描述人体细胞的结构。”这样的提示既直接又明确，有助于模型迅速准确地给出答案。

我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。作为普通人，入局大模型时代

大模型，英文名叫Large Model，大型模型。早期的时候，也叫Foundation Model，基础模型。大模型是一个简称。完整的叫法，应该是“人工智能预训练大模型”。预训练，是一项技术，我们后面再解释。我们现在口头上常说的大模型，实际上特指大模型的其中一类，也是用得最多的一类——语言大模型（Large Language Model，也叫大语言模型，简称LLM）。除了语言大模型之外，还有视觉大

基于海量文本数据训练的深度学习模型，如GPT系列、BERT等，能够理解和生成自然语言文本，能够进行复杂对话、文本创作等任务。这是AI研究的理想目标，追求创造能像人类一样学习新技能、解决广泛问题的智能体，目前仍处于理论探索和初步实践阶段。利用AI技术生成的各种内容，从文本、图像到视频，利用算法创造新颖、个性化的内容，如AI艺术画作或定制文章。在AI大模型中用于引导模型生成特定类型输出的上下文信息或指

这篇关于Agent的文章，即是对AI Agent的介绍，也是为了记录自己对AI Agent的理解。什么是AI Agent?‍‍‍‍网上的介绍说，AI Agent中文翻译叫智能体，是一种能够感知环境，进行决策和执行动作的智能实体。看了以上的定义，可能很多人还是觉得一头雾水，这都是什么玩意，能不能说点人能看懂的东西。‍‍那下面我们就用大白话介绍AI Agent，大家都说大模型的功能很强大，能回答问题，

大模型就像一座庞大的图书馆，里面有非常多的书籍。但与普通图书馆不同的是，这座图书馆中的每本书都是关于不同事物的描述和知识。而这些书籍中的每一页都代表了这个事物的一些特征或细节。现在，想象一下，你是一个研究员，你想了解各种各样的话题，比如天气、历史、科学等等。但是你没有时间和精力去阅读所有的书籍，而且有些书籍可能非常专业和深奥，你也未必能理解。这时，一位聪明的朋友建议你去一座巨大的图书馆，这个图书馆