大语言模型（LLM）上手指南 2025.docx
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01了解大语言模型 02
?1.1LLM，大在何处 02
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?2.1Transformer网络架构 07
?2.2预训练和微调 08
?2.3筹备训练环境 08
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•1.3LLM的核心应用场景04
•1.4多模态LLM05
02训练大语言模型07
•2.1Transformer网络架构07
•2.2预训练和微调08
•2.3筹备训练环境08
03了解GPT10
•3.1GPT的优化10
•3.2GPT的主要应用场景12
04简单易上手的Copilot14
•4.1生产力辅助14
•4.2创意工具15
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稀
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大型语言模型简介
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伐
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术
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上
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供稿人:安娜马莱·
乔克林加姆·安库
尔·帕特尔
沙尚克·维尔马蒂芙尼·杨
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Glossary5
IntroductiontoLLMs8
WhatAreLargeLanguageModels(LLMs)?8
FoundationLanguage.LanguageModelsvsFine-TunedModels11
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沙尚克·维尔马
蒂芙尼·杨
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Transformers14
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政务领域大语言模型（LLM）解决方案
一、方案背景与目标
政务工作涉及大量信息处理、民众沟通答疑以及政策执行等任务，利用大语言模型旨在提升政务服务的智能化水平、增强政策解读与传播的精准度、提高政务办公效率，进而更好地服务民众和助力政务决策。
二、大语言模型LLM应用场景与功能设计
1.政策解读与咨询
精准解读：大语言模型能够深入理解各类政策文件，无论是宏观的区域发展政策，还是具体的医保报销、税务征收细则等，将晦涩难懂的政策条文转化为通俗易懂的语言，为民众和企业清晰解读政策的核心要点、目标、适用范围以及实施时间等关键信息。
智能问答：搭建政务咨询问答平台，民众可通过网页、政务APP等
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基于大语言模型（LLM）的系统安全：关键授权实践.pdf
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基于大语言模型（LLM）的系统安全：关键授权实践.docx
目录
范围 8
原则 9
基于LLM的系统的组成部分 10
编排器 11
向量数据库 11
LLM缓存 12
验证器 12
机器学习的安全运维（MLSecOps） 13
挑战和注意事项 14
提示注入 15
系统与用户提示 16
微调与模型训练 17
使用LLM的系统的常见架构设计模式 19
检索增强生成（RAG） 19
上下文数据 19
使用向量数据库的RAG访问 21
使用关系数据库的RAG访问 23
使用API调用外部系统的RAG 26
LLM系统编写和执行代码 29
基于LLM的自主智能体 33
结论 36
摘要
自2022年ChatGPT等生成式AI应用推出以来，越来越多的组织开始利
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使用多模态模型构建适用于LLM搜索的数据2025
引言与背景
01多模态模型的混合检索架构
01录GPU加速的数据处理与模型优化LLM辅助的检索结果筛选与优化引导式数据标注与自动化数据洞察
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03
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未来与展望
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大模型时代企业面对的数据需求和挑战
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构建一个自动杠杆收购（LBO）智能体，用于从非结构化的
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