本课程聚焦大模型基础理论与核心技术，为初学者搭建从入门到深入的知识框架。
第一章 “初探大模型：起源与发展” 从基础入手，解码注意力机制的核心原理，解析 Transformer 架构的崛起对大模型发展的变革意义，对比 GPT 与 Bert 在技术路径上的关键差异，帮助学员建立对大模型技术起源的整体认知。
第二章 “GPT 模型家族：从始至今” 系统梳理 GPT 系列的演进历程，详细讲解从 GPT-1 到 GPT-3.5 的技术迭代，重点剖析 ChatGPT 的成功关键与用户体验革新，以及 GPT-4 带来的多模态能力与性能突破，让学员清晰把握主流大模型的发展脉络。
第三章 “提示学习（Prompt Learning）” 深入核心提示技术，详解思维链（CoT）的推理逻辑、自洽性的多路径推理方法，以及思维树（ToT）的进阶提示框架，帮助学员掌握通过提示词优化大模型输出的关键技巧。
第四章 “大模型开发基础 - OpenAI Embedding” 从通用人工智能基础概念切入，介绍 “三个世界” 与图灵测试的关联，讲解计算机数据表示、表示学习的核心逻辑，聚焦 Word Embedding 与 OpenAI Embedding 技术，通过 GitHub 项目实战，带领学员快速上手 OpenAI Embeddings 的基础开发，筑牢大模型应用开发的底层基础。
课程通过理论解析与基础概念结合，适合对大模型技术感兴趣的入门学习者，助力构建扎实的大模型技术认知体系。

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