报告围绕大模型技术能力展开，从基础语言模型原理到实际应用开发，系统梳理了大模型的技术体系、核心问题与落地方法，展现了大模型从基础理论到实际场景的应用逻辑，核心内容如下：

大模型基础能力与语言模型核心 大模型具备多元生成能力，可完成儿童故事创作、算法代码编写等多样化任务。语言模型的核心是建模自然语言概率分布，直接计算词序列联合概率因参数量过大难以实现，因此借助链式法则将其分解为条件概率乘积。N 元模型通过假设单词概率仅与前 n-1 个词相关减少参数量，但存在无法建模长上下文、依赖人工平滑规则、数据稀疏性随 n 增大加剧等问题，且单词离散表示忽略了词汇间相似性。 语言模型的技术演进 为解决 N 元模型弊端，神经语言模型应运而生，将词的独热编码映射为低维稠密的词向量，结合循环、卷积等神经网络，有效缓解数据稀疏问题，还能更好建模长距离依赖关系。其参数量为各全连接层参数量之和，计算时需包含偏置项。此后预训练语言模型开启新范式，以 ELMo 为代表的动态词向量模型奠定基础，GPT、BERT 等基于 Transformer 架构的模型推动自然语言处理进入预训练 + 微调阶段，适配各类细分场景需求。 大模型的微调与关键技术 微调是大模型适配特定场景的核心手段，通用模型虽具备基础能力，但在刑侦、择偶等细分领域需针对性增强特定维度特征，通过微调可让模型专注于场景所需特征，提升识别准确性与适应性。LoRA 作为微调相关技术，为大模型高效适配场景提供了技术支撑。 大模型应用中的核心问题与应对 大模型应用存在幻觉问题，易对无依据问题做出看似合理的错误推导，需通过技术手段规避。提示词工程是引导大模型生成特定输出的关键，设计需遵循清晰具体指令、给模型思考时间两大核心原则，包括使用分隔符、要求结构化输出、提供少样本示例、指定任务步骤等技巧，同时可通过 Prompt 设计防止提示词注入，提升模型输出准确性。 大模型问答助手开发流程 基于大模型的问答助手开发需历经八大步骤，从项目规划与需求分析确定功能和技术架构，到数据准备构建向量知识库，再到集成大模型 API、实现核心功能并迭代优化，后续完成前端界面开发、部署测试上线，最后进行日常维护与持续改进。其中知识库问答依托 LangChain 框架，通过文档加载、文本分割、向量化、相似性匹配，将相关文本作为上下文结合提示词提交给大模型，生成精准回答，同时可集成 GPT、星火、文心一言等多款大模型，适配不同需求。

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