大模型应用开发入门

，一、大模型的前世今生

1. 大模型主要发展阶段

   1.1 统计语言模型（1948 - 2013 年）

   1.2 神经网络语言模型（2003 - 2017 年）

   1.3 基于 Transformer 模型（2017 年 - 至今）

2. 大模型应用开发掌握理论

   2.1 分词、Token、向量概念和区别

   2.2 注意力机制

   2.3 损失函数和优化器

   2.4 模型量化

3. 市面上主要的应用场景及发展方向

   3.1 应用场景思维导图

   3.2 模型微调

   3.3 智能体 Agent

   3.4 提示工程

二、构建大模型高效技术栈

1. Python：大模型开发的基石

   1.1 独特优势，脱颖而出

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