大语言模型应用指南：从人工智能的起源到大语言模型

文章目录

大语言模型应用指南：从人工智能的起源到大语言模型

1. 背景介绍

1.1 人工智能的起源与发展

1.1.1 人工智能的定义

1.1.2 人工智能发展历程

1.2 自然语言处理与大语言模型

1.2.1 自然语言处理概述

1.2.2 大语言模型的兴起

2. 核心概念与联系

2.1 人工智能、机器学习与深度学习

2.2 自然语言处理与大语言模型

3. 核心算法原理具体操作步骤

3.1 Transformer模型

3.2 预训练与微调

4. 数学模型和公式详细讲解举例说明

4.1 注意力机制

4.2 多头注意力

5. 项目实践：代码实例和详细解释说明

6. 实际应用场景

6.1 文本分类

6.2 命名实体识别

6.3 机器翻译

6.4 问答系统

6.5 文本生成

7. 工具和资源推荐

7.1 开源工具包

1. 背景介绍

1.1 人工智能的起源与发展

1.1.1 人工智能的定义

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究如何创造出能够模拟人类智能行为的机器。它涉及计算机视觉、自然语言处理、知识表示、机器学习等多个领域。

1.1.2 人工智能发展历程

人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代初。1956年，约翰·麦卡锡等科学家在达特茅斯学院召开了一次会议，正式提出了"人工智能"这个概念。此后，人工智能经历了几次起起伏伏的发展历程：

1956-1974年：早期人工智能阶段，主要研究符号主义方法。

1974-1980年：人工智能的第一次低谷期，由于当时计算机硬件和算法的限制，很多人工智能项目未能取得预期的成果。

1980-1987年：专家系统兴起，人工智能再次引起广泛关注。

1987-1993年：第二次低谷期，专家系统遇到瓶颈。

1993年至今：机器学习，尤其是深度学习的崛起，人工智能进入新的繁荣期。

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