基础理论

大语言模型(LLM)的基础理论是理解和应用这些模型的关键。本节将系统性地介绍LLM的核心理论基础。

内容概览

• Transformer架构：深入解析Transformer架构的设计原理与实现
• 预训练与微调：探讨大模型的预训练方法与微调技术
• 提示工程：学习如何设计有效的提示以获得最佳模型输出
• 体验时代：AI发展的新范式——从人类数据时代向体验时代的转变

为什么理解基础理论很重要？

理解LLM的基础理论不仅有助于我们更好地使用这些模型，还能帮助我们：

1. 预测模型行为和局限性
2. 优化模型性能和应用效果
3. 创新开发新的模型架构和应用方法
4. 解决实际应用中遇到的问题

本节内容将持续更新，欢迎关注！