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大语言模型是指那些经过大规模语料库训练，拥有数十亿甚至更多参数的深度学习模型。这类模型通常使用变压器架构（Transformer Architecture），并通过自监督学习的方式进行预训练，从而具备了广泛的语言理解和生成能力。大语言模型不仅可以完成文本补全、翻译、问答等基础任务，还能根据上下文提供复杂推理、摘要生成、对话管理等功能。

AMOR是一个基于有限状态机（FSM）的代理框架，它通过自主执行和跨解耦模块的转换来解决问题。这个框架允许人类直接向各个模块提供反馈，从而形成过程监督。AMOR通过两个阶段进行微调：预热和适应。预热阶段使用从多个公共数据集自动生成的例子来微调LLM，使AMOR能够泛化到不同的知识环境中；而适应阶段则利用过程反馈将AMOR定制到特定领域。( Q ): 主问题( A ): 最终答案( q ): 当前子查询( D ): 所有检索到的文档( d ): 当前文档。