大模型-期末

1. 什么是微调
2. 大模型时代所提出的 AI 开发新模式可以概括成两步
3. 预训练：是基础阶段，通过大模型无标注数据的学习，使模型
4. 微调
5. 涌现能力
6. 上下文学习
7. 指令遵循
8. 逐步推理，即思维链
9. 全参微调
10. 微调的优缺点
11. LoRA 微调为什么能达到了和全参微调相似的效果：增加了替换矩阵 A 和 B
12. RAG
    
13. 瓶颈： LLM
14. 数据库小助手，怎么做，怎么进一步增强
15. 用户提示词，系统提示词
16. 大模型的问题
    1. 幻觉问题
    2. 时效性问题
    3. 数据安全问题
17. 外挂和内挂的区别
18. Agent 有哪些功能，结合案例描述
    1. 感知
    2. 记忆（短期，长期）
    3. 决策规划
    4. 行动
19. Agent 的自主性
20. langchain
    1. 模型地址和 api_key
    2. temperature 参数 0-2
21. ReAct Agent
22. Coze 常用节点
    1. 选择器
    2. 大模型
    3. 循环
    4. 知识库检索
       1. 按行切割
       2. Coze知识库，火山知识库
    5. 图像生成
    6. 变量聚合
    7. 意图识别

​