随着大型语言模型（LLM）的发展，从业者面临更多挑战。如何避免 LLM 产生有害回复？如何快速删除训练数据中的版权保护内容？如何减少 LLM 幻觉（hallucinations，即错误事实）? 如何在数据政策更改后快速迭代 LLM？这些问题在人工智能法律和道德的合规要求日益成熟的大趋势下，对于 LLM 的安全可信部署至关重要。
大模型的效果好不好，有时候对齐调优很关键。但近来很多研究开始探索无微调的方法，艾伦人工智能研究所和华盛顿大学的研究者用「免调优」对齐新方法超越了使用监督调优（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）的 LLM 性能。
只需不到9行代码，就能在CPU上实现出色的LLM推理性能。英特尔® Extension for Transformer创新工具包中的LLM Runtime为诸多模型显著降低时延，且首个token和下一个token的推理速度分别提升多达40倍和2.68倍，还能满足更多场景应用需求。
并非所有人都熟知如何与 LLM 进行高效交流。 一种方案是，人向模型对齐。于是有了 「Prompt工程师」这一岗位，专门撰写适配 LLM 的 Prompt，从而让模型能够更好地生成内容。
Agent 的思路为我们带来了 Software 2.0 的图景：LLM 作为推理引擎能力不断增强，AI Agent 框架为其提供结构化思考的方法，软件生产进入“3D 打印”时代
为了解决AutoGPT一旦运行起来就不受控制的痛点，并且调优 LLM Agent 的过程更简单更系统化，波形智能联合苏黎世联邦理工大学和浙江大学，开发了名为 Agents 的开源智能体框架。
本文将对 LLM 的操作方式进行分类，以明确其边界，目标是以一种非专业人士可以理解的方式来解释 LLM 的现状，为Prompt初学的设计者提供简单的理论支撑。
