phodal
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以 LLM 为核心 LLM@Core：程序员的大语言模型技术指南
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原文中文，约5100字，阅读约需12分钟。
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内容提要
本文介绍了以大语言模型（LLM）为核心的程序员技术指南，包括应用篇、高级篇和上下文工程。文章探讨了如何让LLM是大模型友好的，并建议采用语言建模、构建MVP产品并进行试验、设计增量的指标、围绕上下文的工程化思维和持续反馈的软件工程等方法来实现。同时，文章还提到了针对不同场景构建适合的策略的重要性，以及随着时间推移，针对LLM的外挂知识库和结合知识图谱等方面的方案会不断完善。总之，本文提供了一份全面的LLM技术指南，为程序员和开发人员提供了在这一领域提高效率的方法和策略。
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关键要点
- 本文介绍了以大语言模型（LLM）为核心的程序员技术指南，包括应用篇、高级篇和上下文工程。
- 文章探讨了如何让LLM是大模型友好的，建议采用语言建模、构建MVP产品并进行试验等方法。
- 强调针对不同场景构建适合的策略的重要性，随着时间推移，针对LLM的外挂知识库和结合知识图谱的方案会不断完善。
- 基础篇强调充分运用LLM能力，特别是Prompt编写与管理。
- 应用篇讨论了LLM下的应用架构设计，包括新的交互设计和大模型友好的流程。
- 高级篇面向特定场景的LLM应用，提出动态的LoRA加载和多模型配合的策略。
- 上下文工程是LLM应用的核心，强调如何构建全面的上下文以提高模型输出的准确性。
- 总结了当前AI应用的三种模式：直接prompt模式、知识外挂模式和微调模式。
- 提供了一份全面的LLM技术指南，为程序员和开发人员提高效率的方法和策略。
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