AI 学习笔记系列的第五篇，介绍 LLM 的训练、使用、评估和提高效率的相关概念。
AI 学习笔记系列的第四篇，介绍 LLM 相关的基本概念，包括 Transformer 架构、语言模型等内容。
AI 学习笔记系列的第三篇，介绍 NLP 的一些补充内容，包括指代消解、上下文化表示、编码器-解码器、分词、注意力、自注意力等概念。
AI 学习笔记系列的第二篇，介绍 NLP 系统的核心组件：数据、模型、推断方法、指标、学习方法，以及常见的模型和推断方法。
AI 学习笔记系列的第一篇，介绍 NLP 的基础概念，包括文本表示、TF-IDF、Word2vec、评估指标等内容。
AI 学习笔记系列，归纳整理了我在学习 AI 过程中遇到的核心概念、术语和方法，覆盖了 NLP、LLM、Agent、MCP、RAG 等主题，并在最后用一个 demo 展示如何将这些组件组合起来。
