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什么是Prompt攻击，什么是提示攻击，提示攻击的危害与预防策略

大模型训练概念介绍：蒸馏、SF、强化学习、涌现、顿悟

首先明确什么是“正确的”输出。这通常基于领域专家提供的标准答案或经过验证的最佳实践。

构建行业数据集方案和步骤

LLM 推理的核心指标：TTFT 首 Token 延迟、TPOT 每个Token延迟、Latency延迟、Throughput：吞吐量

如何计算会有多少个checkpoint

0、与大型语言模型(LLM)协作，学会让其为简单问题提供答案，这样可以更高效地利用时间。 1、正确地向LLM提问是一项基本技能。 2、在与他人交流时，提高描述问题的能力同样重要，因为不仅LLM，有时其他人也可能不明白我们的意图。 3、沟通障碍是很大的限制，尽管许多程序员在其专业领域表现出色，但在沟通方面却存在欠缺。 4、搜索引擎可能会被LLM替代，因此在寻求信息时，首先应咨询LLM，但同样需要有辨别能力。 5、哲学观点：相信亲眼所见似乎是一个明智的方法。 6、启示：

你的BGE模型用对了吗？

sota=目前该领域表现最好的算法benckmark=用于对比的各种技术指标；baseline=对比算法。论文motivation=论文所提方法的具体表现，达到了什么效果；

使用docker部署db-gpt指南

ChatGLM-6B微调落地方案。如何使用自有数据集微调chatglm-6b完成自己的任务。软提示微调的目标，去自动学习一些参数/向量，来模拟人工提示工程；即让模型在嵌入式空间自己学习一个提示向量，加到原来的输入之前，再去激活大模型的“潜力”。

关键字：LLM大语言模型，fine-tuning微调。

小白也想学transformer

写小白能看的懂的大模型介绍。

小白也要学习大模型

小白也要学习大模型