本文是一篇大模型的入门文章, 通过一个案例来理解大模型是如何使用的。

你向大模型提问 “你是谁？”，然后大模型理解了你说的话，并给出对应的回答。

接下来，使用 API 模拟这个场景。

选用月之暗面的 API 来实现问答。

如图所示，通过一个 API ，完成了智能回复。

如果将这个 API 套一个壳（图形界面），就是我们常见的大模型助手。

于是很多 App、Agent、智能助手，都可以通过这样一个形式的 API 进行套壳落地。

通过上面的介绍，至少对于大模型的使用有了一定的体感。

和大模型的交付形式，抽象成程序，就一个参数，不同的参数，输出的结果是不同的。

列举有哪些大模型，但是输出的形式不同。一个表格，一个markdwon，如下所示：

大模型最终的展现形式，显然和我们的输入表达是紧密相关的。输入表达，在大模型中叫做 prompt。

月之暗面这么定义 prompt：

对模型的输入也被称为“prompt”。通常我们建议您提供明确的指令以及给出一些范例，来让模型能够完成既定的任务，设计 prompt 本质上就是学会如何“训练”模型。moonshot-v1模型可以用于各种任务，包括内容或代码生成、摘要、对话、创意写作等。

市面上诞生了很多 prompt 工程师。prompt 对大模型十分重要。很多场景的优化，常常是通过 prompt 的优化来提升效果的。

简单提供入门的两个优化策略。

搭建一个简单的代码案例

第一步：到月之暗面开发平台申请一个 key

https://platform.moonshot.cn/console/api-keys

有了这个 key ，就可以调用 API 。（学习阶段，申请一个免费的）

第二步：编写代码

如果熟悉 python ，那么将 key 替换成自己的，一个大模型语义能力通过几行就完成了。（月之暗面提官方提供的代码示例）

如果使用 Java 代码，则封装一个 httpclient 就可以，或者使用 curl 命令也能实现访问

代码实例就到此结束，感兴趣的自己可以进一步封装。

本从一句话出发，然后引到大模型，算是一个简单的入门。并以月之暗面为例子进行说明。市面上有很多的大模型，都提供了open API，使用方式都相似。

后续会继续输出更多关于大模型相关的文章，本文到此结束，感谢阅读。

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “？”“”等问题热议不断。

事实上，

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 metaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
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