在大语言模型（LLM）的知识体系中，Token 和 模型参数 是两大核心基础概念，同时还需结合输入处理、训练逻辑、核心机制等维度，形成完整的概念框架。一、核心内容处理单元：Token（词元）Token 是大语言模型处理文本的最小基本单位，是连接“原始文本”与“模型可理解数据”的桥梁，并非传统. 大模型（Large Language Model, LLM） 是一种基于深度学习的自然语言处理模型，通过海量文本数据的预训练学习语言规律，具备理解、生成和推理文本的能力。 从零开始构建LLM的四个关键阶段：预训练掌握语言规律，指令微调实现对话能力，偏好微调优化人类偏好对齐，推理微调提升逻辑推理能力。完整训练流程包括随机初始化、海量语料训练、指令响应优化和强化学习调优，打造高性能语言模型。
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基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。
大语言模型（英语：Large Language Model，简称LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，使得该模型可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。
多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）通过整合文本、图像、音频和视频等多种数据类型，显著扩展了LLM的感知和理解能力。 随着模型越来越大，其复杂性和有效性也会提高。 早期的语言模型可以预测单个字词的概率；现代大型语言模型可以预测句子、段落甚至整个文档的概率。 在第一部分，我们将： 解释什么是大语言模型（LLMs）以及它们为何重要 用简单的语言解析 Transformer 架构 介绍分词（tokenization）、嵌入（embeddings）、注意力（attention）机制 探索实际应用场景 分享基础代码片段，助你入门 1. 什么是大型语言模型（LLM）？
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