#大模型的介绍

大模型的介绍导读 从零开始认识大语言模型：基础概念、工作原理、开发环境搭建、主流模型选型，直到能力边界与破局之道，共 6 篇。 阅读顺序 序 篇目 内容 1 01大模型基础入门\大模型基础入门 什么是大模型，参数量/训练数据/与传统编程的区

大模型基础入门 开启 AI 技术内容的详细讲解 注意！ 从本章节开始，会先详细的讲解 AI 的技术内容，帮助大家从零开始深入理解大模型的原理和技术细节。当把这些内容都讲解完后，会详细的讲解 超级 AI 智能体 项目的技术实现细节。 你可能已

核心概念一网打尽 上两篇咱们聊了大模型的基础知识和工作原理。这篇来系统梳理一下大模型开发中会频繁遇到的核心概念。 这些概念不是面试背题用的，而是真的会影响你的开发。比如： 不懂 Token，你就不知道为什么 API 有时候返回的内容被截断了

大模型工作原理剖析 上一篇咱们聊了大模型的基础概念——参数量、训练数据、和传统编程的区别。这篇来深入看看它到底是怎么工作的：为什么你问它一个问题，它能给出像模像样的回答？它是怎么"理解"你说的话的？又是怎么"组织"语言来回应的？ 搞清楚这些

开发环境搭建实战 前面几篇咱们聊了很多概念：大模型是什么、怎么工作、有哪些可选、有什么局限。这篇终于要动手了——搭建开发环境，写代码调用大模型 API。 这篇结束后，你会： 深入了解主流开发平台的特点和选择策略 完全理解 OpenAI 协议

主流模型选型指南 大模型这个领域发展太快了，几乎每周都有新模型、新版本发布。作为开发者，你不需要了解所有模型的细节，但需要有一张清晰的"模型地图"——知道主流模型有哪些、各自什么定位、什么优缺点、在什么场景下该选哪个。 选错模型的代价 选错

能力边界与破局之道 前面几篇咱们聊了大模型是什么、怎么工作、有哪些可选。这篇来谈一个同样重要的话题：大模型不能做什么。 很多人刚接触大模型会觉得它无所不能。用着用着就会发现，它有时候会一本正经地胡说八道，有时候简单的数学题都算错，有时候回答