本节导读
本文是《大语言模型提示词实战》课程的第一讲，介绍了大语言模型（LLM）的基本概念，将其比喻为一个超级图书馆，拥有海量数据量和参数量，能够理解和生成人类语言。文章详细解释了 Token 的概念，即 AI 处理文本的基本单位，以及 Temperature 的作用，即控制 AI 回答的创造性。此外，还介绍了当前市场上的主流大模型，如 GPT-4、Claude-3.5 等，并对模型参数量的重要性进行了说明。文章还强调了 AI 模型的能力边界，即它的优势和局限性，并通过实践练习让读者了解如何与 AI 进行对话。
主要观点
大语言模型（LLM）是一个具有海量数据量和参数量的人工智能模型，能够理解和生成人类语言，类似于一个超级图书馆配备智能管理员。
Token 是 AI 处理文本的基本单位，对于理解和生成语言至关重要。
Temperature 参数调节 AI 的回答创造性，低温度适合事实性回答，高温度适合创意任务。
模型参数量是衡量 AI 模型大脑容量的指标，参数量越多，理解和生成能力通常越强。
AI 模型虽然强大，但存在能力边界，正确认识这些边界对于有效利用大模型的优势至关重要。
通过实际操作和练习，读者可以更好地理解和使用 AI 模型，提升与 AI 对话的技能。
文章提醒读者，AI 是一个基于统计学习的语言模型，不是魔法，应正确认识其本质和局限。
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