02_用LLM写文章：从提示到生成高质量内容
在2025年的今天，大语言模型（LLM）已经从实验性技术发展成为内容创作者的强大助手。随着GPT-5、Claude 3.5、Llama 3等先进模型的出现，AI辅助写作不仅变得更加普及，而且质量也达到了前所未有的高度。本文将深入探讨如何利用LLM进行高效、高质量的内容创作，从提示设计到内容优化的全过程，帮助你在这个AI时代掌握内容创作的新技能。
103_领域微调：医疗与法律案例
在大型语言模型（LLM）时代，通用大模型虽然拥有惊人的知识储备和语言理解能力，但在医疗、法律等专业领域的精准应用仍面临巨大挑战。随着2025年大模型技术的快速迭代，领域特定微调已成为解决这一问题的核心策略。医疗和法律领域作为对专业性、准确性要求极高的领域，其大模型微调实践具有典型代表性和重要研究价值。
109_噪声鲁棒微调：对抗训练
在当今大语言模型（LLM）的广泛应用中，模型的鲁棒性问题日益凸显。对抗性攻击通过在输入中添加微小但精心设计的扰动，能够误导模型产生错误输出，这对依赖LLM的关键系统构成了严重威胁。噪声鲁棒微调作为提升模型抵抗对抗攻击能力的重要技术，正成为大模型安全性研究的核心方向之一。
113_数据收集：Common Crawl过滤与高质量LLM训练数据构建
在大型语言模型（LLM）的训练过程中，数据质量直接决定了模型的性能上限。即使拥有最先进的模型架构和训练算法，如果没有高质量的训练数据，也难以训练出优秀的语言模型。Common Crawl作为目前互联网上最大的公开网络爬虫数据集之一，为LLM训练提供了宝贵的资源。然而，从原始的Common Crawl数据中提取高质量的训练素材并非易事，需要经过严格的过滤和清洗。本文将全面探讨Common Crawl数据集的特性、过滤策略的设计原则、以及2025年最新的过滤技术，为构建高质量的LLM训练语料提供系统指导。
114_预训练：Masked LM优化与动态掩码效率深度解析
在大型语言模型（LLM）的预训练阶段，训练目标函数的设计直接影响模型的学习效率和最终性能。Masked Language Modeling（MLM）作为BERT等模型采用的核心预训练任务，通过随机掩盖文本中的部分token并让模型预测这些被掩盖的token，有效地训练了模型的双向表示能力。然而，传统的静态掩码策略存在重复率高、训练效率低等问题。动态掩码技术的引入显著提升了预训练效率和模型性能。本文将全面探讨MLM优化策略，深入推导动态掩码的效率提升原理，并介绍2025年最新的MLM优化技术，为高效预训练LLM提供理论和实践指导。
108_连续微调：链式任务适应
在大模型时代，如何让预训练模型高效地适应多个相关任务，同时保持知识的连贯性和完整性，成为了一个重要的研究方向。连续微调（Continual Fine-tuning）作为一种新兴的微调范式，通过链式任务适应（Sequential Task Adaptation）机制，实现了模型在顺序学习多个任务时的知识保留和迁移。本文将深入探讨连续微调的核心原理、实现方法、关键技术挑战以及2025年的最新研究进展，为读者提供全面的技术指导和实践指南。
09_LLM评估方法：如何判断模型性能的好坏
在2025年的今天，大语言模型(LLM)已经成为人工智能领域的核心技术，它们能够理解和生成人类语言，执行复杂的认知任务。然而，随着模型能力的不断提升，如何科学、全面地评估这些模型的性能，成为了一个至关重要的问题。
05_用LLM创建知识库：从文档到智能问答系统
在2025年，随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，如何让这些强大的模型更好地理解和应用企业或个人的专业知识，成为了一个重要课题。传统的LLM虽然知识渊博，但在面对特定领域的专业问题时，常常会出现"一本正经地胡说八道"的情况。而检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术的出现，为这一问题提供了完美解决方案。
08_提示工程入门：让LLM听你的话
在2025年的今天，大语言模型(LLM)已经成为人工智能领域的核心技术，它们能够理解和生成人类语言，执行复杂的认知任务。然而，要充分发挥这些模型的潜力，仅仅了解如何调用API是不够的。**提示工程**（Prompt Engineering）作为一种专门设计提示以引导大语言模型生成高质量输出的技术，已经成为与LLM高效交互的关键技能。