趋近智

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大型语言模型入门

章节 1: 了解大型语言模型

什么是人工智能？简单介绍

自然语言处理 (NLP) 简介

定义大型语言模型（LLMs）

LLM如何从文本数据中学习

LLM能完成的任务示例

大型语言模型的常见误解

第 1 章测验

章节 2: 大型语言模型的工作原理（简化版）

词语表示：分词和嵌入

预测下一个词：核心理念

训练数据规模的作用

理解模型参数

Transformer架构（高层）简介

语境如何影响生成

第 2 章测验

章节 3: 与大型语言模型沟通：提示词

什么是提示词？

基本提示技巧

明确给出指示

提供示例（少样本提示）

控制输出长度和格式

常见提示问题

练习：编写你的第一个提示

第 3 章测验

章节 4: 认识不同的大语言模型

基础模型概览

通用模型与专用模型对比

开放模型与封闭模型：有何不同？

理解模型大小与能力

模型使用方法：API与界面

第 4 章测验

章节 5: 使用预训练大语言模型

什么是预训练模型？

查找与选择大语言模型服务

通过网页界面交互

LLM API使用简介

发送您的第一个API请求

解释 LLM 响应

动手实践：简单的文本生成任务

第 5 章测验

大型语言模型入门

了解大型语言模型 (LLMs) 的基本知识。学习它们的定义、语言处理方式以及如何有效沟通。本课程为初次接触AI语言技术的人士提供实用入门知识。

先修课程 无特定要求。

级别:

入门级

可获证书:

结业

LLM基本知识
定义大型语言模型，并阐述它们与AI和NLP的关系。
主要运作方式
描述LLM如何处理文本并在高层次上生成回复。
提示词入门
理解提示词的原理，以及如何为LLM编写简单指令。
模型互动
使用网页界面或简单API调用与预训练LLM进行互动。
模型种类
识别不同类型的LLM及其一般特征。

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