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
解释 LLM 响应
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？
- OpenAI API Reference, OpenAI, 2024 - 提供与OpenAI LLM API交互的详细规范，包括响应结构、token用量和各种参数。
- Generative AI on Vertex AI Documentation, Google Cloud, 2024 - 提供通过Vertex AI使用Google LLM服务的全面指南，涵盖API响应格式、输入/输出结构和成本考量。
- What are tokens?, OpenAI, 2024 (OpenAI) - 解释了token作为LLM处理基本单元的概念，它们在提示和完成长度中的作用，以及对使用成本的影响。