LLM是 大型语言模型（Large Language Model）的缩写。它是一种基于深度学习的AI技术，能够生成、理解和处理自然语言文本。LLM通过学习海量的文本数据，掌握了词汇、语法、语义等方面的知识，从而可以用于各种语言任务，如文本生成、翻译、摘要、问答等。这些模型通常具有数十亿、千亿甚至万亿的参数，能够捕捉到语言中的复杂关系，生成近似于人类语言的输出。LLM的工作原理基于神经网络架构，尤其是基于Transformer架构的模型最为常见。这些模型通过概率计算来预测下一个词或句子的可能性，从而生成连贯的文本。
提示工程（Prompt Engineering）是指通过设计和优化输入给LLM的提示语句，以最大限度地提高模型生成输出的质量。这一技术是改善LLM输出的最便捷和经济有效的方法，特别是在不需要对模型进行复杂微调或训练的情况下。提示工程的核心是通过提供适当的上下文、示例和明确的指示，来引导LLM生成更加准确、相关和有用的结果。
大型语言模型（LLM）是一种在大型文本数据集上进行训练，并使用先进的神经网络架构来生成或预测类似人类的文本的机器学习模型。
