大型训练的？有许多llm 代理类型，但无论使用哪种方法，训练都会提高其输出的准确性和可靠性。鉴于基于 transformer 的神经网络可以包含数十亿个参数，因此需要进行训练以确保参数正确加权并应用于查询。不同的训练模型可能更有效或更不有效，具体取决于 llm 的复杂性和用例。
零样本学习
零样本学习让 llm 即时训练。用户提出问题，llm 通过连接的数据源进行分类以找到答案。初始准确度通常较低，但随着时间的推移会提高。
小样本学习
在少样本方法中，数据科学家提供少量相关示例来帮助 llm 建立基线连接。少样本训 telegram马来西亚资源 练可显著提高目标区域的准确性。
思路
思路链 (cot) 培训引导 llm 完成一个简单的推理过程。cot 不会提出单个问题，而是将其分解为多个部分。以下是示例：
标准提示：
史蒂夫有 20 件衬衫。其中一半是短袖衬衫，一半是蓝色衬衫。