;;本章介绍大语言模型（LLM）及其相关技术的核心原理、应用和挑战。LLM通过深度学习和Transformer架构，能够理解和生成自然语言，它被广泛应用于聊天机器人、翻译、教育、科研等领域，但其训练成本高且易接收数据偏见。本章探讨了LLM的关键技术，如词元标记化、词嵌入、预训练与微调等，解释其如何通过上下文关联和优化算法实现高效的语言处理。;此外，本章还介绍了生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）和流模型等生成模型的原理与应用，展示它们在图像生成、风格迁移、文本生成等任务中的独特价值。最后，聚焦于LLM的幻觉问题，分析了幻觉的成因以及缓解方法，强调数据质量、训练策略和推理机制对提升