AI大模型是指拥有超大规模参数（通常在十亿个以上）、复杂计算结构的深度学习模型，能够处理海量数据，完成各种复杂任务，如自然语言处理、图像识别等。
大模型包含如下一些技术：
Prompt
Prompt提示是模型接收以生成响应或完成任务的初始文本输入。
我们给AI一组Prompt输入，用于指导模型生成响应以执行任务。这个输入可以是一个问题、一段描述、一组关键词，或任何其他形式的文本，用于引导模型产生特定内容的响应。
Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人首次提出。
Transformer架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理序列数据时表现出色。
结构如下：
预训练（Pre-training）通常是指对模型进行无监督或自监督学习的过程，在大规模未标注数据上先训练模型，以便为后续任务提供一个高质量的初始权重。这个过程对于许多复杂模型尤其是 transformer 架构（比如BERT、GPT系列等）来说极其重要。
Function Calling是一个允许大型语言模型（如 GPT）在生成文本的过程中调用外部函数或服务的功能。
Function Calling允许我们以 JSON 格式向 LLM 模型描述函数，并使用模型的固有推理能力来决定在生成响应之前是否调用该函数。模型本身不执行函数，而是生成包含函数名称和执行函数所需的参数的JSON。
RAG（中文为检索增强生成）= 检索技术 + LLM 提示。
例如，我们向 LLM 提问一个问题（answer），RAG 从各种数据源检索相关的信息，并将检索到的信息和问题（answer）注入到 LLM 提示中，LLM 最后给出答案。
GPTs其实就是一个模板，把你的需求告诉GPTs，它会按照你的想法去生成新的ChatGPT，相当于把你的想法写成了一个模板，供你个性化使用。
每次使用的时候直接输入你的话题或者部分内容，这时候的ChatGPT就会按照你设定的使用规则跟你对话，直接输出你需要的内容，而不需要你每次都输入一定的提示指令去引导。
LangChain 就是一个 LLM 编程框架，你想开发一个基于 LLM 应用，需要什么组件它都有，直接使用就行；甚至针对常规的应用流程，它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念已经内置标准化方案了。
智能体的英文是 Agent，AI业界对智能体提出了各种定义。
个人理解，智能体是一种通用问题解决器。从软件工程的角度看来，智能体是一种基于大语言模型的，具备规划思考能力、记忆能力、使用工具函数的能力，能自主完成给定任务的计算机程序。
微调是指在预训练模型（Pre-trained model）的基础上，针对特定任务或数据领域，对部分或全部模型参数进行进一步的训练和调整（Fine Tune）。
预训练模型通常是在大规模数据集上训练得到的，具有一定的通用性和泛化能力。微调的目标是在较小的目标数据集上，通过有限的训练数据，使模型更好地适应特定任务，从而提高模型在该任务上的性能。
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