04_用LLM分析数据：从表格到可视化报告
在当今数据驱动的时代，数据分析和可视化已成为商业决策、科学研究和日常工作中不可或缺的部分。随着大型语言模型（LLM）技术的飞速发展，2025年的数据分析领域正经历一场革命。传统的数据处理流程通常需要数据科学家掌握复杂的编程技能和统计知识，而现在，借助先进的LLM技术，即使是非技术人员也能轻松地从原始数据中获取洞见并创建专业的可视化报告。
104_持续预训练与领域适应：大模型专业能力提升指南
在人工智能领域快速发展的今天，大语言模型（LLM）已经成为自然语言处理的核心驱动力。随着GPT系列、PaLM、LLaMA等模型的涌现，大模型的通用能力得到了显著提升。然而，在实际应用中，我们经常面临一个关键挑战：如何使通用大模型更好地适应特定领域的专业知识和任务需求？持续预训练（Continual Pre-training）与领域适应（Domain Adaptation）技术正是解决这一问题的关键路径。
107_DPO：直接偏好优化
在大型语言模型（LLM）的发展历程中，如何让模型输出与人类偏好保持一致一直是研究的核心挑战。从早期的监督微调（SFT）到基于人类反馈的强化学习（RLHF），再到如今的直接偏好优化（DPO），对齐技术经历了显著的迭代与创新。
121_训练评估：困惑度分析 - 分析指标与下游任务关系
在大规模语言模型（LLM）的训练过程中，评估模型性能是一个至关重要但常被简化处理的环节。2025年的研究表明，仅依赖单一指标（如困惑度）来判断模型质量已经无法满足复杂应用场景的需求。困惑度作为语言模型训练中最核心的评估指标，其与下游任务表现之间的关系远比直觉更复杂。本文将深入剖析困惑度的数学原理、计算方法、优化策略，以及其与各类下游任务表现的相关性分析，为大规模语言模型的训练优化提供全面的技术指导。
63_模型定制：领域微调技术
在2025年的AI生态系统中，通用大语言模型（LLM）如ChatGPT、LLaMA 3、Claude 3等已经展现出惊人的通用能力。然而，当面对特定行业或场景的专业需求时，通用模型往往表现出局限性：术语理解不准确、领域知识不足、任务适配性差等问题。这正是模型定制与微调技术应运而生的背景。
52_领域模型：BioBERT与FinBERT
在大语言模型(LLM)快速发展的今天，通用模型如GPT-4、Claude 3和Gemini虽然在广泛任务上表现出色，但在专业领域如医疗、金融和法律等场景中，往往难以达到专业人员的期待精度。2025年的研究表明，领域特定的预训练模型在垂直领域任务中能够显著超越通用模型，为专业应用提供更可靠的支持。本文将深入剖析BioBERT、FinBERT等代表性领域模型的技术原理、训练方法、性能评估及实际应用案例，探讨垂直领域预训练的独特优势与未来发展趋势。
56_大模型微调：全参数与参数高效方法对比
随着大型语言模型(LLM)规模的不断增长，从数百亿到数千亿参数，传统的全参数微调方法面临着计算资源消耗巨大、训练效率低下等挑战。2025年，大模型微调技术已经从早期的全参数微调发展到如今以LoRA、QLoRA为代表的参数高效微调方法，以及多种技术融合的复杂策略。本文将深入对比全参数微调和参数高效微调的技术原理、适用场景、性能表现和工程实践，为研究者和工程师提供全面的技术参考。
44_Falcon与Phi：高效开源模型
在大语言模型的发展历程中，长期存在一种主流观点：模型参数量越大，性能越好。然而，随着计算资源消耗和能源成本的持续攀升，这种"越大越好"的发展路径面临着严峻挑战。2025年，业界开始重新审视AI模型的发展方向，"效率"成为新的关键词。在这一背景下，阿联酋阿布扎比技术创新研究院(TII)的Falcon系列和微软的Phi系列模型以其"小而强"的特点脱颖而出，成为高效开源模型的典范。
25_T5的统一框架：文本到文本转换的创新范式
自然语言处理（NLP）领域长期面临的一个核心挑战是任务多样性。传统上，不同的NLP任务（如机器翻译、文本分类、问答系统等）往往需要设计特定的模型架构和损失函数。这种碎片化的方法不仅增加了研究和开发的复杂性，还限制了模型在不同任务间的知识迁移能力。