面向所有人的生成式 AI 入门课程 8 - 生成式 AI 应用 - 大语言模型的能力与局限

视频描述：
探索生成式AI的奇妙世界，理解大语言模型（LLM）的能力与局限。本视频深入剖析LLM的工作原理，以及它们在处理任务时的优势和短板。我们将通过实用的思维模型，对比应届大学生的能力，来揭示LLM的工作边界。加入我们，一探究竟LLM在现实应用中的真正潜力。

🚀 课程亮点：
1. 深入了解LLM的工作机制和能力边界。
2. 探讨LLM的知识截止问题和其"幻觉"现象。
3. 研究LLM在处理结构化数据和非结构化数据的不同表现。

🔥 你将学到：
- 如何有效利用LLM的能力来完成任务。
- 识别并规避LLM在实际应用中的潜在风险。
- 提升与LLM互动的技巧，优化问题解决方案。

🌐 课程内容：
- LLM的能力与一个应届大学生的能力类比。
- 知识截止和"幻觉"：LLM的认知局限与错误信息生成。
- 结构化数据vs非结构化数据：LLM的处理能力对比。

📚 学习建议：
- 当使用LLM时，保持批判性思维，意识到其回答可能的偏差。
- 在处理有实质性后果的任务时，要仔细核实LLM提供的信息。
- 为了优化LLM的使用效果，学会如何提供精准的上下文信息。

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