大模型读书报告

1.调研背景：
大模型（如GPT等）是近年来人工智能领域的重要突破，广泛应用于自然语言处理，图像生成，代码编写等任务。
2.大模型的定义：
大模型是指参数量巨大的深度学习模型，能够通过海量数据训练获得强大的泛化的能力。典型代表包括openAI的GPT系列等等
3.大模型的使用方法：
（1）直接调用API：通过openAI、Hugging、Face等平台提供的API直接调用大模型。
（2）本地部署：下载预训练模型并在本地运行
（3）微调：在特定数据集上对预训练模型进行微调，以适应特定任务。
4.使用技巧
（1）清晰的提示词：提供明确的指令和上下文，以获得更精确的输出。
（2）分布任务分解：将复杂任务分解为多个简单步骤，逐步完成。
（3）后处理与优化：对模型输出进行人工校验和优化，确保结果质量。
5.使用的案例：
案例1：使用大模型绘制五角星
（1）生成代码：向大模型deepseek输入：请写出一段可以用Python的海龟绘图绘制五角星的代码。
（2）运行代码：将生成的代码复制到Python的海归绘图中，点击运行代码。
（3）发布博客：将绘制的图片下载到电脑并在博客上发布。
案例2：使用大模型绘制太阳花
（1）生成代码：向大模型deepseek输入：请写出一段可以用Python的海龟绘图绘制太阳花的代码。
（2）运行代码：将生成的代码复制到Python的海归绘图中，点击运行代码。
（3）发布博客：将绘制的图片下载到电脑并在博客上发布。
案例3：使用大模型绘制五星红旗
（1）生成代码：向大模型deepseek输入：请写出一段可以用Python的海龟绘图绘制五星红旗的代码。
（2）运行代码：将生成的代码复制到Python的海归绘图中，点击运行代码。
（3）优化与调整：根据实际效果调整代码的坐标和尺寸，确保国旗比例正确。
（4）发布博客：将绘制的图片下载到电脑并在博客上发布。
6.总结：
大模型在代码生成、图像生成等领域展现了强大的能力。本次调研和案例展示了如何利用大模型完成复杂任务，并将其应用到实际场景中。