大语言模型应用指南：ReAct 框架

大语言模型应用指南：ReAct 框架

关键词：大语言模型, ReAct框架, 自然语言处理(NLP), 模型融合, 多模态学习, 深度学习, 深度学习框架

1. 背景介绍

1.1 问题由来

近年来，深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。尤其是大语言模型(Large Language Models, LLMs)，如BERT、GPT系列等，通过在大规模无标签数据上进行预训练，获得了强大的语言理解和生成能力。然而，预训练模型的泛化能力有限，面对特定领域的应用效果不佳。

为了应对这一挑战，研究者们开始探索如何在通用大模型上实现领域适应性增强，使得模型能够在不同领域中表现得更加出色。ReAct框架应运而生，通过模型融合和多模态学习，实现了大语言模型在特定任务上的高效应用。

1.2 问题核心关键点

ReAct框架的核心在于将通用大语言模型与领域特定的小模型进行融合，实现知识的迁移和增强。具体来说，ReAct框架包括以下几个关键点：

• 大模型预训练：首先在大规模无标签数据上对通用大模型进行预训练，学习通用语言表示。