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金融思维链 (Chain of Thought, CoT) 是一种将金融领域复杂问题分解为可解释步骤的方法。它基于大语言模型 (LLM) 的提示工程，模拟人类思维逻辑，使模型在复杂的金融任务中表现出更高的准确性和可解释性。以下是金融思维链的核心特点和应用场景：
以股...
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，在自然语言处理（NLP）领域具有极其重要的地位。
模型架构与原理
在语言模型（LLM）领域，“幻觉”是一个重要的概念。
一、定义
LLM的幻觉是指模型生成的内容包含事实错误或不符合实际逻辑，但看起来却像是合理的表述。例如，模型可能会编造不存在的事件、引用错误的统计数据或者给出与已知知识相矛盾的解释。
二、产生原因
在机器学习（Machine Learning）中，元数据（Metadata）是非常重要的一个概念。
一、定义和基本概念
元数据本质上是“关于数据的数据”。它提供了有关机器学习中所使用数据的额外信息，这些信息本身不是原始数据的内容，但对于理解、处理和评估数据以及模型训练过程至关重要。例如，对于一个图像数据集，图像本身的像素值是数据，而图像的拍摄日期、拍摄设备、图像所属类别标签等信息就是元数据。
二、元数据的类型
在生产环境下的大语言模型（LLM）中，“格式化提示（format prompt）”包含以下几个关键要点：
在提示体工程（Prompt Engineering）中，“推理”（inferring）通常指的是根据给定的提示或上下文信息，模型自动推导出隐含的结论或答案。这与传统的基于规则的推理方法不同，提示体工程依赖于大语言模型（如GPT系列）从大量数据中学习的能力，通过对提示的理解和推断，生成合理的输出。
例子：如果用户问“明天的天气怎么样？”，模型推理出用户是在询问某个地点的天气，可能需要根据地理信息推断出该地区...