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技能习得

LLM 入门

理解大语言模型如何接收上下文、生成结果，并把它可靠地用在真实产品中。

5 篇章节

章节目录

05

  1. 第一章：大语言模型到底在做什么

    从 token、上下文和下一个词预测出发，理解模型为什么能写作，也为什么会一本正经地出错。

  2. 第二章：提示词与上下文工程

    用任务、资料、约束和示例构造清楚输入，并通过分隔与优先级减少歧义。

  3. 第三章：结构化输出与工具调用

    让模型输出可验证的数据，并通过受控接口查询事实、执行计算或调用外部服务。

  4. 第四章：选择模型，而不是追逐模型

    根据任务质量、延迟、成本、上下文和部署边界建立可重复的模型选型方法。

  5. 第五章：评估、安全与上线

    用固定样本、运行指标和风险分级判断 LLM 应用是否真的可以交给用户。