大模型教程

本章将带你深入Transformer的每一个核心组件，从数学原理到代码实现，从直觉理解到工程优化。掌握了这些，你就掌握了现代大语言模型的基石。

第3章：语言的基石：分词与嵌入 (Tokenization & Embedding) 目录 一、分词：机器阅读的第一步 1. 为什么要分词？ 2. 主流分词算法详解 3. 前沿分词技术趋势 二、嵌入：

第2章：与模型对话—从提示工程到上下文工程 目录 一、提示的构成：拆解一条完美指令 1. 角色（Role）：设定身份 2. 指令（Instruction）：明确任务 3. 上下文（Context）：提

第1章：初识大语言模型 本章承诺：带你穿越NLP发展史，理解为什么我们需要大语言模型，以及它们如何从"词袋"进化到"大脑"。 目录 引言：穿越NLP发展史 一、一段简史：从"词袋"到"大脑" 词袋模型