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
模型使用方法：API与界面
这部分内容有帮助吗？
- OpenAI API Reference - Chat Completions, OpenAI, 2024 - 这份官方文档提供了如何以编程方式与OpenAI大型语言模型进行交互的实用指导，详细介绍了API端点、请求格式、参数和响应处理，这对开发者至关重要。
- Gemini API overview, Google, 2024 (Google) - 这份官方资源提供了使用Google Gemini API将大型语言模型功能集成到应用程序中的指南，包括设置、身份验证和API调用示例。
- What is an API?, Burke Holland, 2020 (Microsoft) - 一份概念性概述，定义了API并解释了其在实现不同软件系统之间通信中的基本作用，为理解“开发者网关”概念提供了背景。
- Prompt Engineering Guide, DAIR.AI, 2024 - 本指南讲解了如何设计有效的提示语以及在与大型语言模型交互时调整参数（如温度、top_p），这对于理解API提供的精细控制尤其相关。