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
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
什么是提示词？
全新 · 开源
Kerb - 大语言模型开发工具包
用于构建生产级 LLM 应用的 Python 工具包。提供提示词、RAG、智能体、结构化输出和多提供商支持等模块化实用工具。
这部分内容有帮助吗？
- Prompt engineering, OpenAI, 2023 (OpenAI) - 官方指南，解释如何为OpenAI模型设计有效提示，包括提示的基本定义。
- Language Models are Few-Shot Learners, Tom B. Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared Kaplan, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, Sandhini Agarwal, Ariel Herbert-Voss, Gretchen Krueger, Tom Henighan, Rewon Child, Aditya Ramesh, Daniel M. Ziegler, Jeffrey Wu, Clemens Winter, Christopher Hesse, Mark Chen, Eric Sigler, Mateusz Litwin, Scott Gray, Benjamin Chess, Jack Clark, Christopher Berner, Sam McCandlish, Alec Radford, Ilya Sutskever, and Dario Amodei, 2020 Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020) DOI: 10.48550/arXiv.2005.14165 - 介绍GPT-3的基础研究论文，展示提示如何无需微调即可为大型语言模型设定多种任务。
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