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 API使用简介
这部分内容有帮助吗？
- OpenAI API Documentation, OpenAI, 2024 - 提供了通过API与OpenAI大型语言模型交互的详细信息，包括请求、响应、端点和认证。
- Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready AI Applications, Chip Huyen, 2022 (O'Reilly Media) - 讨论了在生产环境中部署和通过API与机器学习模型交互的实际方面，为大型语言模型API的使用提供了背景。
- Google AI Gemini API Documentation, Google, 2024 - 提供了通过编程方式与Google Gemini模型交互的文档，展示了大型语言模型生态系统中常见的API模式和功能。