大語言模型（LLM）微調（fine-tuning）是一個讓現有的 AI 模型更符合特定領域需求的過程。我們這裡用簡單的例子來說明這個概念：

1. 原始模型：假設你有一個已經訓練好的 AI 模型，這個模型可以理解和生成很多不同主題的文本，就像一個知識廣博但通用型的助手，對於領域知識就容易瞎掰或是有幻覺的產生。

2. 特定任務需求：你希望這個模型能夠在特定領域（例如：教育、醫療、法律或客服）更精通。此時，你需要讓模型「學習」這個領域的專門知識。

3. 收集資料：你收集了一些這個領域的專門資料，例如：考試題目、醫療報告、法律文件或客服對話記錄。這些資料是模型需要學習的內容。

4. 微調過程：你用收集到的專門資料對模型進行再訓練。這個過程叫做「微調（fine-tuning）」。模型會根據新的數據進一步調整自己的內部參數，從而在特定領域上變得更加精通。

5. 結果：經過微調後，模型現在不僅能夠處理一般的文本，還能在特定領域內提供更準確、更有幫助的回應。例如：一個微調過的醫療模型可以更準確地回答健康問題。

參考文件

1. Getting started with LLM fine-tuning
2. An Introductory Guide to Fine-Tuning LLMs
3. 【LLM 10大觀念-3】快速建造自己個instruction tuning dataset
4. Fine-tuning large language models (LLMs) in 2024
5. AI / ML領域相關學習筆記入口頁面
6. LLM Note Day 24 - 語言模型微調 LLM Finetuning
7. 2024 Generative AI年會活動筆記

總結

LLM 微調（fine-tuning）就是將一個通用的 AI模型進一步訓練，使其在某個特定領域表現得更好，更有可以應用性。

當前大型語言模型（LLMs）在各種應用領域中的應用不斷增多，整理了包含具體應用（例如 RAG 等）的 10 個關鍵字：

1. 檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）
2. 聊天機器人（Chatbots）
3. 文字摘要（Text Summarization）
4. 內容生成（Content Generation）
5. 情感分析（Sentiment Analysis）
6. 語音助手（Voice Assistants）
7. 自動翻譯（Automatic Translation）
8. 智慧搜尋（Intelligent Search）
9. 知識圖譜（Knowledge Graphs）
10. 個性化推薦（Personalized Recommendations）

這些關鍵字不僅涵蓋了 LLMs 的核心應用，還包括一些具體的應用實例，如 RAG 和智慧搜尋，展示了 LLMs 在實際業務場景中的廣泛用途。

整理了常見關於大型語言模型（LLMs）的 10 個關鍵字：

1. 自然語言處理（NLP）（Natural Language Processing, NLP）
2. 機器學習（Machine Learning）
3. 深度學習（Deep Learning）
4. 文本生成（Text Generation）
5. 上下文理解（Contextual Understanding）
6. 語義分析（Semantic Analysis）
7. 模型訓練（Model Training）
8. 語言建模（Language Modeling）
9. 人工智慧（Artificial Intelligence, AI）
10. 轉移學習（Transfer Learning）

這些關鍵字涵蓋了大型語言模型的核心概念、技術和應用領域，有助於幫助我們深入理解 LLMs 的工作原理和用途。

1. NLP / LLMs中的Temperature 是什么?