动手学大模型应用开发--Chapter 01 大模型概念

本文主要是介绍动手学大模型应用开发--Chapter 01 大模型概念，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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前言

本学习笔记为datawhale动手学大模型应用开发的学习内容，学习链接为：
https://datawhalechina.github.io/llm-universe/

一、学习知识点概要

1.1 LLM

大语言模型（LLM）

**定义：**接受过大量文本语料库训练的机器学习算法，具有理解和生成人类语言的高级能力。
特点：
大规模：使用庞大的数据集进行训练，包含数十亿到万亿个参数。
多模态：可以执行各种语言相关任务，包括文本生成、翻译、总结和问答。
上下文感知：能够理解文本的上下文并做出相应的反应。

1.3 ChatGPT

**定义：**由 OpenAI 开发的大语言模型，专门用于对话式人工智能。
特点：
类似人的对话：能够以自然、类似人类的方式进行对话。
知识渊博：经过大量文本和代码数据集的训练，具备广泛的知识。
生成式：可以生成文本、代码和创意回复。
自省：能够识别和纠正自己的错误。

1.3 LangChain

LangChain 框架是一个开源工具，充分利用了大型语言模型的强大能力，以便开发各种下游应用。它的目标是为各种大型语言模型应用提供通用接口，从而简化应用程序的开发流程。

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