详解AI大模型行业黑话，迅速搞懂提示工程(prompt)、向量工程(embedding)、微调工程(fine-tune）
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原文中文，约2500字，阅读约需6分钟。
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内容提要
大模型是对语言理解能力出色的人，通过文本输入来满足需求。Prompt引导大模型回答，Token是处理的最小单元，Embedding编码文本为向量，方便语义相似度比较。Fine-Tuning调整模型以匹配特定任务。通过Embedding和Fine-Tuning实现大模型问答应用。使用Embedding将文本内容向量化为数据库，再通过Fine-Tuning训练模型以满足用户需求。这些技术相互关联，提高大模型效果。
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关键要点
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大模型是对语言理解能力出色的人，通过文本输入满足需求。
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Prompt是输入给大模型的文本，用来提示或引导大模型给出符合预期的输出。
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Token是大模型处理的最小单元，如英文单词或汉字。
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Embedding是将段落文本编码成固定维度的向量，便于进行语义相似度比较。
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Fine-Tuning是在已训练模型基础上进一步调整模型的过程，以匹配特定任务的理解。
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通过Embedding和Fine-Tuning实现大模型问答应用。
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将文本内容向量化为数据库，通过Fine-Tuning训练模型以满足用户需求。
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技术之间相互关联，提高大模型效果。
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