大模型应用精髓在于其强大的数据处理与生成能力。首先，掌握基础模型原理，如深度学习、自然语言处理，是理解其工作的基石。其次，优化模型参数与调整预训练过程，可提升模型泛化能力。实战技巧方面，微调与定制化至关重要，通过选择性更新、小批量学习等方式，能在特定领域内精准提升模型表现。同时，持续验证与监控模型性能，及时调整策略，确保应用效果。例如，利用ChatGLM3进行文本生成、智能问答等，需注重数据准备、代码编写与模型部署，实现高效应用。
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