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- 一文搞懂LLM大模型！LLM从入门到精通万字长文 - 知乎
大模型LLM（Large Language Model）是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。 **这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。 大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。 大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。 大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。 大模型本质上是一个使用海量数据训练而成的深度神经网络模型，其巨大的数据和参数规模，实现了智能的涌现，展现出类似人类的智能。 LLM的使用场景非常广泛。
- 大语言模型基础（LLM） - 菜鸟教程
大语言模型基础（LLM） 大语言模型（Large Language Model，简称 LLM）是 AI Agent 的大脑，理解它是构建智能 Agent 的基础。 大语言模型之所以能与你对话、写文章、编程，本质上是它在根据你给出的文本（提示），一个字一个字地 猜 出最合理的下文。 简单来说，大语言模型是一个经过海量文本数据训练
- Large language model - Wikipedia
LLM applications accessible to the public, like ChatGPT or Claude, typically incorporate safety measures designed to filter out harmful content However, implementing these controls effectively has proven challenging
- 一文搞清楚大语言模型（LLM）到底是什么？看这一篇就够了！_llm是什么-CSDN博客
简而言之，可以将大语言模型 (LLM) 视为难以完全解读的产物。 它们与你可能在工程学科中建造的任何其他东西都不相似。 它们不像汽车，我们了解汽车的每一个部件。 它们是来自长期优化过程的神经网络。
- 大语言模型 (LLM) 推理过程详解：从 Token、KV Cache 到文本生成【2026】 | QubitTool
深度解析大语言模型 (LLM) 是如何生成文本的。本文详细讲解 LLM 推理全流程，涵盖分词、Prefill 与 Decode 阶段、KV Cache 优化原理，以及 TTFT 与 TPOT 等核心延迟指标。
- 什么是 LLM？— 大型语言模型简介 — AWS
大型语言模型，也称为 LLM，是基于大量数据进行预训练的超大型 深度学习 模型。 底层转换器是一组 神经网络，这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。 编码器和解码器从一系列文本中提取含义，并理解其中的单词和短语之间的关系。 转换器 LLM 能够进行无监督的训练，但更精确的解释是转换器可以执行自主学习。 通过此过程，转换器可学会理解基本的语法、语言和知识。 与早期按顺序处理输入的循环神经网络（RNN）不同，转换器并行处理整个序列。 这可让数据科学家使用 GPU 训练基于转换器的 LLM，从而大幅度缩短训练时间。 借助转换器神经网络架构，您可使用非常大规模的模型，其中通常具有数千亿个参数。
- 什么是大语言模型 (LLM)？| 大语言模型（LLM）解析：企业级生成式 AI 应用趋势| IBM
什么是 LLM？ 大语言模型 (LLM) 是一类基础模型，经过大量数据训练，使其能够理解和生成自然语言和其他类型的内容，以执行各种任务。 大语言模型（LLM）是当前人工智能研究与企业级 AI 应用的核心技术之一。
- GitHub - datawhalechina happy-llm: 从零开始构建大模型
于是我们（Datawhale）决定推出《Happy-LLM》项目，旨在帮助大家深入理解大语言模型的原理和训练过程。 本项目是一个 系统性的 LLM 学习教程，将从 NLP 的基本研究方法出发，根据 LLM 的思路及原理逐层深入，依次为读者剖析 LLM 的架构基础和训练过程。
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