docs(paper): 完善技术术语的英文全称和缩写

在介绍章节中补充了大语言模型相关技术术语的英文全称，包括RAG、SLM、DAPT等，提高论文的专业性和可读性

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 \subsection{国内外研究现状}
 
 \subsubsection{大语言模型微调研究现状}
-大语言模型微调研究在国内外均呈现快速发展态势。在国内，智源研究院与TeleAI联合开发的"悟道·天鹰"系列模型代表了重要进展，其520亿参数版本的开源显著促进了国内AI社区发展。这些模型在部分中英文基准测试中表现出与Llama3-70B和GPT-4相当甚至更优的性能。为解决"幻觉"问题，智源研究院开发的BGE系列向量模型通过检索增强生成（RAG）技术有效提升了模型准确性。
+大语言模型微调研究在国内外均呈现快速发展态势。在国内，智源研究院与TeleAI联合开发的"悟道·天鹰"系列模型代表了重要进展，其520亿参数版本的开源显著促进了国内AI社区发展。这些模型在部分中英文基准测试中表现出与Llama3-70B和GPT-4相当甚至更优的性能。为解决"幻觉"问题，智源研究院开发的BGE系列向量模型通过检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术有效提升了模型准确性。
 
-国内外研究均呈现出对小型语言模型（SLM）的高度关注。SLM在计算资源需求和训练成本方面具有明显优势，表明经过领域特定微调的SLM在特定任务上可超越更大的通用模型。清华大学、北京大学和中国科学院等机构在LLM研究中发挥重要作用，其应用范围从古籍数字化到医学研究等多个领域。
+国内外研究均呈现出对小型语言模型（Small Language Model，SLM）的高度关注。SLM在计算资源需求和训练成本方面具有明显优势，表明经过领域特定微调的SLM在特定任务上可超越更大的通用模型。清华大学、北京大学和中国科学院等机构在LLM研究中发挥重要作用，其应用范围从古籍数字化到医学研究等多个领域。
 
-国际研究重点关注长输出大语言模型及其生成连贯长文本的能力。研究人员广泛探索了参数知识适应（如DAPT、IT、PL和模型编辑）和半参数知识适应（如RAG和基于Agent的系统）等技术，以在保留通用知识的同时提高特定任务性能。研究发现，即使少量监督微调数据也能有效激活预训练模型中的知识。
+国际研究重点关注长输出大语言模型及其生成连贯长文本的能力。研究人员广泛探索了参数知识适应（如Domain-Adaptive Pre-Training (DAPT)、Instruction Tuning (IT)、Prompt Learning (PL)和模型编辑）和半参数知识适应（如RAG和基于Agent的系统）等技术，以在保留通用知识的同时提高特定任务性能。研究发现，即使少量监督微调数据也能有效激活预训练模型中的知识。
 
 尽管取得进展，微调研究仍面临诸多挑战。国内主要挑战包括模型创新不足、高质量训练数据稀缺以及"幻觉"问题限制了模型在高精度应用中的可靠性。国际上，长输出LLM面临高质量长序列数据缺乏和连贯性维持困难等问题，同时大模型的高计算成本也推动了对更高效模型的需求。