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阶段2：大模型应用基础
知道大模型是什么、如何使用。大幅压缩理论内容，聚焦应用开发者所需的核心概念：LLM、Token、Embedding，为后续开发打好基础。
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什么是 LLM
简单理解大语言模型的核心概念，了解 GPT、Claude、Gemini、Qwen、DeepSeek 等主流模型的特点和适用场景。
入门
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Transformer 简介
只需要理解文本 → Token → 模型计算 → 预测下一个 Token → 生成文本 的基本流程，不深入数学推导和 Attention 公式。
入门
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Embedding 向量嵌入
理解把文本转换成向量的概念和用途，为后续 RAG 检索增强生成阶段做准备。知道如何用 Embedding 做语义搜索。
进阶前置要求：what-is-llm