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大模型技术全景解析：从起源到前沿应用

用户8714550

发布于 2026-01-08 17:12:52

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概述

大模型技术全景解析：从起源到前沿应用

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

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目录

第一部分：溯源与雏形——大模型的技术根基
- 第1章大模型的“前世”：人工智能与深度学习的铺垫
  - 人工智能发展简史：
  - 深度学习崛起：
- 第2章大模型的雏形：从传统语言模型到预训练的萌芽
  - 语言模型的早期探索：
  - 神经网络语言模型的突破：
  - 预训练思想的诞生：
  - 雏形阶段的核心特征：

第二部分：发展与迭代——大模型的技术演进之路
- 第3章大模型的规模化发展：参数增长与架构优化
  - GPT系列的迭代：
  - 核心架构优化：
  - 发展阶段的关键挑战：
- 第4章关键知识点1：LLM（大语言模型）的核心原理
  - LLM的定义与核心特征：
  - LLM的训练流程：

第三部分：爆发与突破——关键节点与技术革新
- 第5章大模型爆发的关键节点：技术、产品与生态的协同引爆
- 第6章关键知识点2：RAG（检索增强生成）——大模型的“知识库扩容”方案
  - LLM的能力边界：
  - RAG的定义与核心逻辑：
  - RAG的技术架构：
  - RAG的核心价值：
- 第7章关键知识点4：Prompt——大模型的“交互入口”
  - Prompt的定义与核心价值：
  - Prompt设计的核心原则：
  - 常用Prompt技巧：
- 第8章关键知识点3：Agent（智能体）——大模型的“自主能力延伸”
  - Agent的定义与核心特征：
  - Agent的核心价值：
  - Agent的技术架构：
  - Agent的实践场景：
  - 基于LLM的Agent实现思路：
  - Agent落地的核心挑战：

第四部分：前沿与实践——大模型的应用拓展与未来趋势
- 第9章大模型的跨领域应用：从通用到垂直
- 第10章大模型的技术前沿与进阶方向
- 第11章大模型的未来趋势：技术演进与生态格局

第五部分：附录——大模型学习资源与工具集
- 第12章常用工具与平台