LLMStarterNotes - 大模型应用启航笔记

个人学习笔记库，专注于记录在学习大模型应用开发过程中的心得体会和技术总结。项目基于开放的教程和资源，旨在帮助像我一样的小白开发者，快速入门并掌握大模型（Large Language Models, LLM）的应用开发。

学习背景

大型语言模型（LLM）正逐步成为信息技术领域的革命性力量。通过深入学习LLM，我希望能够理解其背后的原理，掌握如何实际应用这些模型来解决实际问题，从而拓宽技术视野和能力边界。

学习目标

• 掌握基础：了解大模型的基本概念、特点以及应用场景。
• API实践：学习如何调用和利用不同大模型的API，包括但不限于GPT、BERT等。
• 知识库与RAG：探索知识库的构建方法和利用RAG提升应用性能的策略。
• 项目实操：通过动手实践，构建简单的大模型应用项目，加深理解和应用能力。

学习资源

• 官方文档
• 开源项目和案例分析
• 技术博客和论坛讨论

笔记目录

• notes/ - 存放学习笔记和总结。
• code/ - 包含在学习过程中编写或参考的代码示例。
• resources/ - 收集的学习资源和有用的链接，以及使用到的数据。

学习心得

定期更新学习心得和遇到的问题，以及如何解决这些问题的方法。

• 大型语言模型（LLM）作为概率模型是否能实现通用人工智能（AGI）？
• 如何根据项目需求设计Prompt、调整Temperature，并选取最合适的大模型？

联系方式

如果你对我的学习笔记有任何建议或想要讨论学习相关的问题，欢迎通过Issues与我联系。

致谢

在这个学习旅程中，我深受Datawhale的LLM Universe项目的启发和帮助。该项目提供了丰富的学习资源和案例，使我能够更加深入地理解和掌握大模型的应用。我非常感谢Datawhale团队和所有贡献者的辛勤工作和无私分享。通过学习这个项目，我获得了宝贵的知识，也激发了我探索和创新的热情。

向所有致力于知识分享和技术推广的社区和个人表示最深的敬意和感激！

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让我们一起学习，共同进步！