AI Agent的领域迁移学习：从通用LLM到专业模型

目录大纲

## 目录大纲

----------------------------------------------------------------

## 第一部分: AI Agent的领域迁移学习概述

### 第1章: 引言

#### 1.1 问题背景
- AI Agent的定义与作用
- 领域迁移学习的概念与意义

#### 1.2 问题描述
- 通用LLM与专业模型之间的差异
- 领域迁移学习的重要性与挑战

#### 1.3 问题解决
- 领域迁移学习的基本框架
- 领域迁移学习的核心方法

#### 1.4 边界与外延
- 领域迁移学习的适用范围
- 领域迁移学习的局限性

#### 1.5 概念结构与核心要素组成
- AI Agent的组成结构
- 领域迁移学习的关键要素

### 第2章: 通用LLM与专业模型的基础

#### 2.1 通用LLM的基本原理
- 语言模型的基本概念
- 通用LLM的训练过程

#### 2.2 专业模型的特点与应用
- 专业模型的设计原则
- 专业模型的应用场景

#### 2.3 通用LLM与专业模型的联系与区别
- 通用LLM与专业模型的关系
- 通用LLM与专业模型的对比

### 第3章: 领域迁移学习的基本方法

#### 3.1 领域自适应方法
- 领域自适应的基本概念
- 领域自适应的方法分类

#### 3.2 零样本学习与领域迁移
- 零样本学习的定义与应用
- 零样本学习在领域迁移中的作用

#### 3.3 领域知识迁移
- 领域知识的获取与表示
- 领域知识在迁移学习中的应用

### 第4章: 从通用LLM到专业模型的迁移策略

#### 4.1 通用LLM的预训练与微调
-