解析《Hands-On ML》第一章核心内容： 🔍 理论：从经典定义到监督/无监督学习差异，剖析过拟合、数据泄露等核心挑战 💻 实战：基于GDP预测对比线性回归/KNN模型，代码演示数据可视化

LLM 的提示写法很重要，好的提示可以比差的提示得到更好的效果。但是提示、提示工程和如何改善我给 LLMs 的内容是什么意思呢？这些问题是本章和下一章要回答的。

人工智能特别是生成式人工智能很有吸引力，但你也要考虑如何负责任地使用它。你要考虑如何保证输出是公正的、无害的等等。本章的目的是给你提供相关的背景知识、需要注意的问题以及如何采取积极的措施来改进人工智能

大型语言模型 (LLM) 可以按照它们的架构、训练数据和用途进行多种划分。了解这些差别有助于“Our startup”根据情况选择合适的模型，并知道如何测试、改进和提升性能。