LLM Fine-Tuning是什么？以及如何大模型微调
llmtrend Fine-Tuning 是基于预训练大模型进行的一种优化手段。预训练大模型已经在大规模数据上进行了长时间的训练，学习到了丰富的通用知识和特征表示。而微调则是在此基础上，通过对模型参数进行小幅度的调整，让模型适应特定的任务或数据集。
2025
深度解析知识图谱（knowledge graph）：概念、应用与构建
知识图谱（knowledge graph）建立在图数据库之上，它将特定领域的知识以图的形式呈现，由实体和连接它们的关系构成网络，同时包含领域规则，是一种能被人和机器理解的组织知识的方式。无论是搜索引擎的智能升级，还是企业的数据管理与决策支持，知识图谱都展现出了强大的功能和潜力。
LLM evaluation（LLM评估）：构建稳健LLM应用的关键
LLM评估是确保模型在实际应用中表现稳健的基础。无论是在智能客服、内容创作、还是信息检索等领域，LLM的性能直接关系到用户体验和系统效能。通过有效的评估，我们可以量化模型的准确性、相关性和一致性，从而指导模型的优化和迭代。
什么是RAG（Retrieval-Augmented Generation）
RAG是一种AI框架，旨在从外部知识库中检索事实，以支持大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）获取最准确、最新的信息，并为用户提供对LLMs生成过程的洞察。此外，LLMs有时可能生成带有偏见或冒犯性的内容，为了解决这些问题，RAG技术应运而生。
什么是LLM（Large Language Model）
大型语言模型（LLMs）是深度学习算法的一种，它们利用深度神经网络，特别是变换器（transformer）架构，来处理大量顺序数据，如文本输入。这些模型经过大规模文本数据集的预训练，能够执行语言翻译、文本生成、问答等多种任务。LLMs的出现，标志着人工智能在自然语言处理领域取得了重大突破。
什么是LLM Agent（智能代理）
什么是LLM Agent？ LLM Agent即基于大型语言模型的智能代理，是一种集成了大型语言模型、提示（Prompt）、记忆（Memory）、知识（Knowledge）、规划（Planning）和工具（Tools）等组件的智能系统。
什么是提示词工程（llm prompt engineering）
提示词工程，简而言之，是指对输入给大模型（LLM）的查询进行精细化和优化，以提高其准确性和性能的过程。这一过程类似于烹饪：你可以选择使用现成的蛋糕混合料，只需添加油、鸡蛋和水即可；但你也可以从零开始，挑选独特的原料来定制一款符合朋友口味的蛋糕。