1.0 什么是LLM？
LLM（大规模语言模型）是自然语言处理（NLP）领域的突破性技术。通过对海量数据集的训练，这些模型具有理解上下文并生成自然、类人文本的能力。本文提供了LLM的基础知识，介绍了它们的作用以及与传统机器学习模型的区别。
1.1 定义与概述
LLM是包含数亿到数万亿参数的先进语言模型。这些参数通过在庞大的文本数据集上进行训练，使LLM能够理解上下文，并生成语法准确、连贯的句子。它们类人般的理解能力使其在多种NLP应用中非常灵活。
1.2 在自然语言处理中的作用
LLM在各种NLP任务中表现出色，包括翻译、摘要、问答和文本生成。通过利用其先进的上下文理解能力，这些模型超越了传统的基于规则的系统，提供了更准确、更灵活和可扩展的解决方案。
1.3 与机器学习的区别
传统的机器学习模型通常针对单一任务进行优化，需要针对新应用进行重新训练。而LLM则是通用模型，在初步训练后可以适应不同的任务。得益于迁移学习等技术，LLM的多功能性使其区别于传统模型。然而，它们的计算需求远超传统模型。
在接下来的章节中，"LLM的定义与概述"，我们将深入探讨LLM的组成部分，包括它们的结构、可扩展性，以及如何通过训练执行高级NLP任务。
