今天分享的是：大模型专题：大模型：从单词接龙到行业落地

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该文档围绕大模型展开，介绍其从基础原理到行业应用的多方面内容。大模型起源可追溯到图灵测试，如今的大语言模型基于单词接龙原理，通过Transformer计算条件概率生成内容，将各类任务转化为单词接龙模式，相比传统机器学习减少了标注成本 。预训练 - 微调成为机器学习新范式，预训练使用海量无标注数据，让模型学习知识和语言模式，微调则针对特定任务优化。大模型虽功能强大，但存在幻觉、偏见和过时等问题，检索增强生成（RAG）技术可通过外部数据库提升其表现，思维链和推理时扩展等方法也能提高模型准确率 。在训练大模型生成思维链方面，强化学习比监督学习更具优势，通过与环境交互学习最优策略。大模型在多个领域实现落地应用，如“评审叮当”平台利用大语言模型技术，为多专业项目评审提供智能助力；Brant 1.0在颅内数据集上预训练，可捕捉脑信号特征，在癫痫预测等任务中表现出色；PowerPM则是基于电力数据训练的时序基础模型，能有效完成电力负荷预测、窃电检测等44个不同任务 。总之，大模型在不断发展完善，通过创新训练方法和技术应用，正逐步解决存在的问题，并在各行业发挥重要作用，展现出广阔的应用前景 。

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