大语言模型关键技术概览

• 规模扩展：早期的研究主要关注模型参数规模所带来的性能优势，最近的工作则是加大对于高质量数据的规模扩展。
• 数据工程：首先，需要对于数据进行全面的采集，拓宽高质量的数据来源；其次，需要对于收集到的数据进行精细的清洗，尽量提升用于大模型训练的数据质量；第三，需要设计有效的数据配比与数据课程，加强模型对于数据语义信息的利用效率。
• 高效预训练
• 能力激发：多种高级提示策略，包括上下文学习、思维链提示等，通过构建特殊的提示模板或者表述形式来提升大语言模型对于复杂任务的求解能力。
• 人类对齐：首先训练能够区分模型输出质量好坏的奖励模型，进而使用强化学习算法来指导语言模型输出行为的调整，让大语言模型能够生成符合人类预期的输出。
• 工具使用

一个好的提示词一般需要包括以下几部分内容

• 角色：定义大模型角色，使其输出更符合需求的答案
• 任务：定义任务，让大模型具体了解你想要完成的任务
• 工具：智能体拥有的工具，需要清晰定义应何时使用
• 要求：对任务的具体要求越具体，AI输出的答案就越符合预期
• 少样本示例：通过一个回答示例，让大模型自主学习，格式化大模型的输出
• 注意事项：在不断调试过程中，智能体输出效果不及预期时，需要在“注意事项”中强调正确的做法。此部分对于智能体调优十分重要，保持智能体输出的稳定性
• 工作流：要求大模型按照特定工作流程输出，适用于有固定流程的工作
• 输出语气：模仿各类角色的语气定制化输出
• 特定提示词：用于提升大模型的输出能力（一步步思考/······），规定大模型的输出格式（markdown，json等）

上述所有模块不一定每次提示词都需要，可以根据需求增加或减少。

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下期更新《大语言模型的构建过程》，敬请期待~