随着大型语言模型（LLM）的发展，从业者面临更多挑战。如何避免 LLM 产生有害回复？如何快速删除训练数据中的版权保护内容？如何减少 LLM 幻觉（hallucinations，即错误事实）? 如何在数据政策更改后快速迭代 LLM？这些问题在人工智能法律和道德的合规要求日益成熟的大趋势下，对于 LLM 的安全可信部署至关重要。
大模型的效果好不好，有时候对齐调优很关键。但近来很多研究开始探索无微调的方法，艾伦人工智能研究所和华盛顿大学的研究者用「免调优」对齐新方法超越了使用监督调优（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）的 LLM 性能。
并非所有人都熟知如何与 LLM 进行高效交流。 一种方案是，人向模型对齐。于是有了 「Prompt工程师」这一岗位，专门撰写适配 LLM 的 Prompt，从而让模型能够更好地生成内容。
良好的人设还原度是AI角色扮演的关键，研究人员对大五人格的NEO-FFI问卷和MBTI的16Personalities进行了改写，利用LLM将其中的问题从陈述句改写为了引导开放式问答的提问句，对AI角色进行测试。
LLM这个缩写在机器翻译中被误解为“法学硕士”，而不是“大语言模型”。 • 机器翻译系统通常依赖上下文和大量文本数据来学习翻译，导致LLM更容易被翻译成“法学硕士”。
如果在 19 世纪之前的科学和自然主义作品集，上训练一个 LLM，它会不会像达尔文那样悟出进化论这个大胆假设？
GPT-4根本不知道自己犯错？最新研究发现，LLM在推理任务中，自我纠正后根本无法挽救性能变差，引AI大佬LeCun马库斯围观。
Zilliz和 Dify.AI 达成合作，Zilliz 旗下的产品 Zilliz Cloud、Milvus 与开源 LLMOps 平台 Dify 社区版进行了深度集成。
为了解决AutoGPT一旦运行起来就不受控制的痛点，并且调优 LLM Agent 的过程更简单更系统化，波形智能联合苏黎世联邦理工大学和浙江大学，开发了名为 Agents 的开源智能体框架。
本文将对 LLM 的操作方式进行分类，以明确其边界，目标是以一种非专业人士可以理解的方式来解释 LLM 的现状，为Prompt初学的设计者提供简单的理论支撑。
