LLM0_0">LLM系列(0+)：大模型算法全流程解析与实战：从理论到落地的关键步骤，打造高效落地的解决方案实战应用之道

1. 引言

针对近期进行的关于大语言模型落地的相关实践，本文旨在能够较为系统的整理和介绍大模型系列内容，分享关于构建行业专属大模型系统以及进行大模型优化的一些实践和经验，并着重针对数据处理优化、大模型评测、大模型最新方法和趋势和团队的大模型系列文章列表等相关内容进行分享。同时，由于大模型领域发展迅速，将会对本文持续更新。在大模型的自研及落地应用方式，从具体实践来看主要分为大模型的模型角度的调优和大模型工具角度的优化：1）针对大模型工具角度，知识库、Langchain 以及插件等工具作为大模型的 “手脚” 对落地应用起到了非常重要的作用，在某些较为通用的落地场景，可以结合现有的大模型（如千问、LLaMa-2 等）直接进行落地应用；2）针对大模型的模型角度，主要利用数据优化、预训练、微调等方式优化模型本身的能力，从而提升整体的落地效果。主要针对较为定制或专业化的场景，此时仅使用大模型工具难以跨越这种定制或专业化的门槛，则需要对现有大模型进行进一步优化以适应各种行业大模型的应用场景。

大模型的自研及落地应用方式示意图因此，针对上述的大模型落地方向，本文主要整理了在大模型落地实践过程中，围绕大模型进行的业务落地整体流程的实践以及进行的模型调优相关实验的尝试过程中的一些相关总结和分享：1）针对大模型的发展，介绍了在自然语言处理领域从语言模型到大模型的整体演化历程；2）针对大模型的数据准备，介绍了大模型不同训练阶段对应的数据格式和一些高质量数据集样例；3）针对大模型的训练过程&#