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English(EN) Five concepts to learn before you build with LLMs

构建大型语言模型（LLM）的关键概念解析

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

在深入研究供应商的 SDK 之前，使用大型语言模型（LLM）进行构建需要理解几个核心概念。需要掌握的关键领域包括机器学习的基础知识、LLM 作为在文本上训练的深度学习模型的本质，以及生成式 AI（创建新内容）与旧的预测式 AI 之间的区别。此外，理解提示技术和评估方法对于有效交互和评估 LLM 输出至关重要。Scaled Cognition 的 Dan Klein 等专家将 LLM 视为合理性引擎，能够生成流畅但可能不正确的内容，这凸显了外部系统确保可靠性的必要性。 AI

影响 开发人员在构建应用程序之前，必须理解机器学习、生成式 AI 和提示等核心 LLM 概念。

排序理由 该条目是一篇解释性文章，讨论了使用 LLM 进行构建的概念，而不是发布或重要的行业事件。

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Conor Bronsdon ·

    在构建 LLM 之前需要了解的五个概念

    <p>If you can ship ordinary software, you can start building with large language models. I would not start in the API console. I would learn five ideas in this order: machine learning, what an LLM is, generative AI versus older predictive AI, prompting, then evaluation. Each one …

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