本文深入探讨了大语言模型（LLM）从理论研究到行业应用的落地过程。文章首先回顾了人工智能的发展历程，特别是图灵测试对智能定义的影响。接着，详细介绍了大语言模型通过单词接龙的方式生成文本的原理，以及如何利用Transformer架构计算条件概率。文章还讨论了大模型在预训练阶段如何从海量无标注数据中学习，并通过微调适应特定任务。此外，针对大模型可能出现的幻觉、偏见和过时信息等问题，提出了检索增强生成（RAG）等解决方案。最后，文章展示了大模型在多个领域的应用案例，如智慧评审、癫痫预测等，证明了其广泛的应用潜力