A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用
应用尽管预训练为大型语言模型（LLMs）赋予了强大的基础能力，但在部署于专业领域时，LLMs仍经常遇到持续的限制，包括上下文长度受限、容易产生幻觉（hallucination）、推理能力欠佳和固有的偏见。在现实世界的应用中，这些不足显得尤为重要，因为在这些场景中，精确性、可靠性和伦理一致性是至关重要的。这些问题引发了一些根本性的探讨：(1)如何系统地提高LLM的表现以满足特定领域的需求？(2)在实