大语言模型（LLM）通过单词接龙的方式生成文本，利用Transformer架构计算条件概率，实现自然语言处理任务。

预训练阶段，LLM从海量无标注数据中学习，掌握物理世界知识和人类语言模式。微调阶段，通过监督微调（SFT）

和指令微调（Instruction Tuning），优化模型在特定任务上的性能。针对幻觉、偏见和过时信息等问题，检索增

强生成（RAG）通过外部数据库补充知识，提升模型的可解释性和信息及时性。

LLM在智慧评审、癫痫预测等领域的应用，展示了其强大的行业落地能力。