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。
优化策略
给定身份
制定身份法
示列
任务是：将 Map<Key,Value> 中的 Key提前出来 ,放入 []。
例如：{"a":"1"} 输出的是 [a]
.....
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，
继等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！
在这个版本当中：
第一您不需要具备任何算法和数学的基础 第二不要求准备高配置的电脑 第三不必懂Python等任何编程语言
您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 分享出来：包括等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
👉CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
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
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
这份 包括等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓