🚀 AI大模型全攻略：原理 · 部署 · Prompt · 场景应用
本文从基础原理到实践部署，再到 Prompt 工程与典型应用案例，全方位解析 AI 大模型的学习路径与使用方法，适合开发者、产品经理、技术爱好者等不同背景读者。
🧠 一、什么是 AI 大模型？
AI 大模型（Large Language Models, LLM）通常指参数规模在数十亿甚至千亿级别的深度神经网络模型，如 GPT、Claude、BERT、LLaMA、Baichuan 等。其本质是一种基于 Transformer 架构训练出的通用语言理解与生成模型。
📌 特点
- 数据量巨大：使用 TB 级别文本语料训练
- 参数量庞大：从几十亿到千亿
- 通用能力强：语言理解、生成、推理、翻译、摘要等
- 可迁移与微调：适应多场景、多任务应用
📚 二、推荐学习路线（含资料）
✅ 阶段一：理解原理与架构
| 内容 | 学习资源 |
|---|---|
| Transformer 机制 |
