近年來，大模型技術憑借其強大的能力在自然語言處理領域掀起變革浪潮。從基礎語言模型原理到實際應用的開發(fā)，大模型構建起一套完整的技術體系，并在多個領域展現(xiàn)出巨大的應用潛力。

大模型具備多元生成能力，可輕松完成兒童故事創(chuàng)作、算法代碼編寫等多樣化任務。語言模型的核心在于對自然語言概率分布進行建模。由于直接計算詞序列聯(lián)合概率會因參數量過大而難以實現(xiàn)，因此借助鏈式法則將其分解為條件概率乘積。早期的N元模型通過假設單詞概率僅與前n-1個詞相關來減少參數量，但這種模型存在諸多弊端，如無法有效建模長上下文、依賴人工平滑規(guī)則、數據稀疏性隨n增大而加劇，且單詞離散表示忽略了詞匯間的相似性。

為解決N元模型的問題，神經語言模型應運而生。它將詞的獨熱編碼映射為低維稠密的詞向量，并結合循環(huán)、卷積等神經網絡，有效緩解了數據稀疏問題，還能更好地建模長距離依賴關系。其參數量為各全連接層參數量之和，計算時需包含偏置項。此后，預訓練語言模型開啟了新的范式。以ELMo為代表的動態(tài)詞向量模型奠定了基礎，而GPT、BERT等基于Transformer架構的模型則推動自然語言處理進入預訓練+微調階段，能夠適配各類細分場景的需求。

微調是大模型適配特定場景的核心手段。通用模型雖具備基礎能力，但在刑偵、擇偶等細分領域，需要針對性地增強特定維度的特征。通過微調，可以讓模型專注于場景所需的特征，從而提升識別的準確性與適應性。LoRA作為微調相關技術，為大模型高效適配場景提供了有力的技術支撐。

然而，大模型在應用過程中也面臨一些核心問題，其中幻覺問題尤為突出。大模型容易對無依據的問題做出看似合理的錯誤推導，需要通過技術手段加以規(guī)避。提示詞工程是引導大模型生成特定輸出的關鍵，其設計需遵循清晰具體指令、給模型思考時間兩大核心原則。具體技巧包括使用分隔符、要求結構化輸出、提供少樣本示例、指定任務步驟等。同時，可通過Prompt設計防止提示詞注入，提升模型輸出的準確性。

基于大模型的問答助手開發(fā)需歷經多個步驟。從項目規(guī)劃與需求分析確定功能和技術架構，到數據準備構建向量知識庫，再到集成大模型API、實現(xiàn)核心功能并迭代優(yōu)化，后續(xù)完成前端界面開發(fā)、部署測試上線，最后進行日常維護與持續(xù)改進。其中，知識庫問答依托LangChain框架，通過文檔加載、文本分割、向量化、相似性匹配等操作，將相關文本作為上下文結合提示詞提交給大模型，從而生成精準回答。同時，該框架可集成GPT、星火、文心一言等多款大模型，以滿足不同需求。