大模型学习速记
大语言模型根据上下文预测下文。它擅长归纳、改写、举例和草拟结构；对实时事实、精确计算、未公开资料往往不可靠，需要你自己核对。
建议记住的三点
- 先约束再提问：说明角色、目标、长度、格式，回答会更稳。
- 把复杂题拆开：先要提纲，再逐段展开，比一次要完整长文更可控。
- 输出必须可检验：要求给来源假设、步骤或对照表，方便你挑错。
常见误区
- 把流畅文笔当成正确答案
- 一次塞过多互不相关的任务
- 不给例子，却期待它猜到你的隐含标准
个人 AI 学习笔记
学习目标
- 搞清大模型能做什么、不能做什么
- 写出可复用的结构化提示词
- 建立「提问 → 检验 → 改写」的练习习惯
- 把零散笔记整理成可回看的网页草稿
近期主题
- 提示词：角色、约束、输出格式
- 检索增强（RAG）概念入门
- 幻觉识别与事实核对
- 学习大纲与复盘模板
本页怎么用
下面各区都在浏览器本地运行。你可以生成提示词模板、做小测、勾选学习清单，刷新页面后练习结果会重置。
一份够用的提示词骨架
自学时可以固定用下面五段。缺一段也行，但「任务 + 约束 + 输出」尽量齐全。
| 段落 | 写什么 | 示例 |
|---|---|---|
| 角色 | 它以什么身份回答 | 耐心的技术讲解员 |
| 任务 | 要完成的具体事 | 解释注意力机制给初学者 |
| 背景 | 已知材料或限制条件 | 我只会高中数学 |
| 约束 | 不能做什么 / 必须做什么 | 先结论，再 3 点，禁堆术语 |
| 输出 | 格式与长度 | 中文短段落 + 一个类比 |
本地练习：生成提示词模板
可选主题词（可改），再点按钮生成模板。生成结果只显示在本页，不会发送到服务器。
点击上方按钮生成模板。
三道概念判断（本地）
选完后点「看解析」。对错只在本机计算，用来检查自己有没有把常见说法记反。
作答后点击「看解析」。
7 天自学清单（可勾选）
按天数勾选。状态保存在当前浏览器本地，换设备不会同步。
RAG 与「减少胡说」
RAG（检索增强生成）的核心是：先从你自己的笔记/文档里找出相关片段，再让模型基于片段回答。自学阶段不必上复杂系统，先养成「先贴材料再提问」也算轻量 RAG。
- 提问前先贴 3～8 段原文，并写明「只根据以上材料回答」
- 要求回答标注「材料内 / 材料外推测」
- 对关键数字、人名、日期，自己再搜一次核对
幻觉高发场景
- 追问很新的版本号、接口名、论文细节
- 要求精确引用却不给原文
- 让它「回忆」你从没提供过的私人项目细节
自学阅读顺序（个人备忘）
- 先搞懂：token、上下文窗口、温度/采样（到能用自己的话讲清即可）
- 再练：同一问题用「短提示 / 结构化提示 / 带示例提示」各写一版，对比质量
- 然后：针对一个小主题整理一页笔记，强制写「我仍不确定的点」
- 最后：把不确定点变成自测题，隔天再答一遍
不必追求一次学完所有名词。稳定输出「能解释、能举例、能挑错」比堆概念更有用。