"通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要" 大型语言模型（LLM）技术精要是当前人工智能（AI）领域的热点话题。随着ChatGPT等大型语言模型的出现，人们开始关注LLM技术的发展前景和潜力。本文将从LLM技术的发展历程、技术精要和未来的发展趋势进行讨论。 一、大型语言模型（LLM）技术发展历程 LLM技术的发展可以追溯到Bert时代，但真正的技术跃迁来自GPT 3.0的出现。GPT 3.0不仅仅是一项具体的技术，更体现了LLM应该往何处去的发展理念。自此之后，国内的技术发展gap开始拉大，ChatGPT只是这种发展理念差异的一个自然结果。 二、LLM技术精要 LLM技术的精要在于其能够学习和存储大量数据，并将其转化为有用的信息。LLM可以通过海量数据学习到知识，并将其存储在模型中。随着LLM规模逐步增大，会带来一些影响，如模型的计算复杂度增加和数据存储需求的增加。 三、In Context Learning和Instruct技术 In Context Learning是一种学习方法，它可以让LLM模型在特定上下文中学习和应用知识。Instruct技术是OpenAI推出的一个技术，可以让LLM模型更好地理解和执行指令。In Context Learning和Instruct技术的结合将使LLM模型的能力更加强大。 四、LLM的推理能力和思维链CoT LLM模型具备推理能力，可以通过思维链CoT来实现。思维链CoT是一种基于LLM模型的推理方法，可以让模型更好地理解和推理问题。 五、未来发展趋势 LLM技术的未来发展趋势将是更加强大和智能的模型。随着LLM规模的增加，模型的能力将更加强大，可能会带来一些影响，如模型的计算复杂度增加和数据存储需求的增加。 LLM技术精要在于其能够学习和存储大量数据，并将其转化为有用的信息。LLM技术的未来发展趋势将是更加强大和智能的模型，为人类带来更多的便捷和价值。

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精易模块 V6.5.0 what's new: （20180701） 一、新增 1、新增“取指针地址_数组通用”“取指针地址_通用”，采用汇编方式操作。感谢【@1185384801 】提供源码； 2、新增“指针_到长整数型_汇编”“指针_到双精度小数型_汇编”“指针_到日期时间型_汇编”“指针_到字节型_汇编” “指针_到小数型_汇编”“指针_到短整数型_汇编”“指针_到逻辑型_汇编”“指针_到整数型_汇编” 以上命令均采用汇编方式操作，感谢【@1185384801 】提供源码； 3、新增“类_cookie”，更灵活的操作cookie，感谢【@bj2757 】提供源码； 4、新增“类_模块枚举”枚举指定进程调用模块，支持32与64进程枚举。感谢【@bj2757 】提供源码； 5、新增“类_HTML实体”针对10或16的HTML实体反转义解析。源码收录自【https://bbs.125.la/forum.php?mod=viewthread&tid=14088175】 6、新增“图片_转换Ex”“图片_转换Ex_取最后错误”，修复原有图片转换的BUG，转换出错调用相关命令则获取错误关键点，感谢【@longsui48 】反馈，【@这就是用户名 】提交修复方案 7、新增“文本_插入文本到关键字所在行后”插入指定文本到关键词所在行，支持换行操作。感谢【@Harry·  】提供源码； 8、新增“系统_取系统DPI”“系统_禁用DPI缩放”，获取系统显示比例大小与禁用系统对窗口显示的缩放操作； 二、修复 1、修复“时间_取月末”返回数据错误的BUG；感谢【@易之痕 】反馈【@Hoibben 】提供修复方案 2、修复“进程_创建Ex”调用API命令错误的库文件名； 3、修复“文本_寻找出文本并删除”保留前后关键词的错误的BUG； 4、修复“进程_PID取路径”在盘符数量超过10的环境下取路径错误的问题；感谢【@花锦 】反馈 三、优化 1、优化“类_json 取所有属性名”对传入名字是否包含[]的判断，感谢【@zyx521147 】反馈 2、优化“置SQL语句”参数的判断，更准确设置相关参数；

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