layout: post title: 快速全面了解大语言模型 subtitle: 李宏毅老师课程《80分钟快速了解大语言模型》 date: 2026-03-25 author: Alessia header-img: img/post-bg-LLMQuickstart.png catalog: true tags: - LLM —q
GPT-4 Ability
linear algebra test
5题答对4题，3题分析正确
GPTs: 打造AI应有只要一瞬间
我立刻10min创建了一个zebrafish expert
- “chatGPT真正做的事-文字接龙”
Token 计价方式；开发者先设定好的，可通过对应平台查询，例如openAI tokenizer平台
GPT的发展史
GPT: Generative Pre-trained Transformer
- GPT-1(2018) 117M, 1GB data
- GPT-2(2019) 1542M, 20GB data，可以回答问题
- GPT-3(2020) 175B, 580GB（哈利波特全集约100,0000 words, 以UTF-8编码，一个英文字母一个字节，估算共6e6 Byte；则580e9/6e6约100,000遍，远超一个人100年全部时间所能阅读的文字量）
关键技术
Pre-train -> Supervised training -> Reforcement learning/RLHF
监督式学习的重要性：
有预训练后，监督式学习不用大量资料
PROMPT
- 把需求写清楚
- 提供资讯给ChatGPT
- 提供范例
- 鼓励GPT想一想(chain of thought)
- 神奇咒语
- 上传档案
- ChatGPT可以使用其他工具
- 拆解任务
- 自主进行规划
- 会反省
- 跟真实环境互动
