Large Language Models (LLMs)：大型语言模型是指能够理解和生成人类语言的深度学习模型。它们通常通过大量文本数据进行训练，可以用于各种自然语言处理任务。 Chain-of-Thought (CoT)：链式推理是一种方法，用于解决复杂问题时逐步展示模型的思考过程。它通过分解问题并逐步解决每个子问题来提高模型的推理能力。 Reinforcement Learning (RL)：强化学习是一种机器学习范式，其中智能体通过与环境的交互来学习如何做出最佳决策。它通过试错和奖励机制来优化行为策略。 Cold Start：在机器学习中，冷启动指的是在没有足够先验数据的情况下开始训练或使用模型。这通常需要一些初始数据来引导模型的学习过程。 Supervised Fine-Tuning (SFT)：监督微调是在预训练模型上进行的额外训练过程，使用带标签的数据来优化模型在特定任务上的表现。 Reward Modeling：奖励建模是为强化学习任务设计奖励函数的过程。奖励函数决定了模型的行为是否得到优化。 Distillation：知识蒸馏是将一个大型、复杂的模型（教师模型）的知识转移到一个小型、简单的模型（学生模型）的过程。这通常通过训练学生模型来模仿教师模型的输出来实现。 Prompt Engineering：提示工程是指设计和优化输入提示以引导模型产生期望输出的过程。这对于自然语言处理任务尤为重要。 Benchmark：基准测试是一组标准化的测试，用于评估模型在特定任务上的性能。这些测试通常包括一系列问题或任务，以便进行公平比较。 MoE (Mixture of Experts)：专家混合是一种神经网络架构，其中多个专家网络共同工作以处理输入数据。每个专家专注于不同的任务或特征。