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LLM 评估风险图：幻觉、prompt 敏感性、偏见、污染和脆弱 benchmark。

为什么 NLP 评估需要指标、不确定性、人类判断和任务特定错误分析。

为什么当 full fine-tuning 太贵或不稳定时，LoRA 和 adapters 会有价值。

Prompting 既是任务说明，也是接口设计和评估风险。

机器翻译、摘要和许多生成任务背后的 encoder-decoder 思想。

Tokenization 是 NLP 里的第一个建模决定：它决定模型能看见什么单位、稀有术语如何表示，以及多语系统如何处理领域语言。