从零理解 LLM 与 Agent

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Development and test builds for docker-dd-agent.

Container host agent used by Admiral™ container management platform

AgentGPT是一个自主人工智能Agent平台，用户只需要为Agent指定一个名称和目标，就可以在浏览器中链接大型语言模型（如GPT-4）来创建和部署Agent平台。 PS：目前agentGPT仅支持chatgpt模型，暂时不支持本地llm模型，不过可以参考代码model_factory.py#L

一、微调的原因 大模型微调（Fine-tuning）的原因主要有以下几点： 适应特定任务：预训练的大模型往往是在大量通用数据上训练的，虽然具有强大的表示学习能力，但可能并不直接适用于特定的下游任务。通过微调，可以使模型针对特定任务的数据分布进行调整，从而提高在该任务上的性能。 利用预训练知识：预训练

提示工程是一门新兴学科，就像是为大语言模型（LLM）设计的"语言游戏"。通过这个"游戏"，我们可以更有效地引导 LLM 来处理问题。只有熟悉了这个游戏的规则，我们才能更清楚地认识到 LLM 的能力和局限。 这个"游戏"不仅帮助我们理解 LLM，它也是提升 LLM 能力的途径。有效的提示工程可以提高大