趋近智
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
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
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
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
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
LLM能完成的任务示例
这部分内容有帮助吗？
- A Survey of Large Language Models, Wayne Xin Zhao, Kun Zhou, Junyi Li, Tianyi Tang, Xiaolei Wang, Yupeng Hou, Yingqian Min, Beichen Zhang, Junjie Zhang, Zican Dong, Yifan Du, Chen Yang, Yushuo Chen, Zhipeng Chen, Jinhao Jiang, Ruiyang Ren, Yifan Li, Xinyu Tang, Zikang Liu, Peiyu Liu, Jian-Yun Nie, Ji-Rong Wen, 2023 arXiv preprint arXiv:2303.18223 DOI: 10.48550/arXiv.2303.18223 - 提供了大型语言模型的广泛概述，涵盖了其架构、训练方法和在自然语言处理中的多种应用。
- Speech and Language Processing (3rd ed. draft), Daniel Jurafsky and James H. Martin, 2025 - 一本备受推崇的自然语言处理教材，提供了语言模型的基础知识和应用，包括对各种任务的讨论。