（来源：Blog | the scapegoat dev）
前言
人工智能的发展已经深刻地改变了我们的生活和工作方式，使得我们能够在各种领域中实现更加复杂和高效的任务。其中包括自然语言处理（NLP）和机器翻译等领域，这些领域最近出现了一种新的技术——基于大型语言模型的自适应技术，也称为LLM（large language models）。LLM是一种利用深度学习训练的巨大神经网络，它可以通过分析大量语言数据来预测和生成自然语言之间的关系。LLM的成果之一是各种预先训练的模型，如BERT、GPT-3等，这些模型几乎可以与人类一样理解和生成自然语言。但是，这种技术的出现是否将从根本上改变传统的软件工程方式呢？这篇文章将探讨这个问题。
什么是LLM？
LLM（Large Language Models）是一种新兴的人工智能技术，它利用深度学习算法训练数以亿计的参数，以便在处理自然语言时具有更强的能力。这些模型可以从文本中获取知识，并预测新文本的结构和含义。近年来，LLM已经在自然语言处理（NLP）领域迅速发展，并被广泛应用于翻译、自动问答、语音识别等任务中。
LLM如何工作？
LLM的核心思想是预训练一个巨大的神经网络，在实际任务中进行微调。在预训练阶段，模型被大量文本数据喂养。这些数据可能是来自互联网上的海量文本数据，或者是特定领域的数据。在经过预训练后，模型可以对新的输入进行推断和生成输出。当将模型
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