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我想新建一个 gitbook 项目，主要用于搜集自己觉得好的 LLM 相关的资源。列出 LLM（大语言模型）所涉及的所有知识体系（如：模型结构、Prompt 工程、应用方向等），并给出每个知识体系下的细分点。

这是一个大致的知识体系框架，适用于 GitBook 项目中的 LLM 资源收集：

### 1. **模型结构（Model Architecture）**
   - **基础模型结构**
     - Transformer 架构
     - 自回归模型（GPT 系列）
     - 自编码模型（BERT 系列）
     - Encoder-Decoder 模型（T5、BART）
   - **进阶结构**
     - 深度与宽度（层数与隐藏维度）
     - 多头注意力机制（Multi-head Attention）
     - 框架变体（ALBERT、Longformer、BigBird 等）

### 2. **训练技术（Training Techniques）**
   - **预训练（Pretraining）**
     - 无监督学习（MLM、Causal LM）
     - 半监督和多任务学习
   - **微调（Fine-tuning）**
     - 监督微调
     - 指令微调（Instruction Tuning）
   - **蒸馏和压缩（Distillation and Compression）**
     - 知识蒸馏
     - 剪枝和量化

### 3. **Prompt 工程（Prompt Engineering）**
   - **基础 Prompt 技术**
     - Prompt 的构造与设计
     - 零样本、少样本与多样本提示
   - **高级 Prompt 技术**
     - Prompt 调优（Prompt Tuning）
     - 软提示（Soft Prompting）
   - **应用场景**
     - 问答生成、情感分析、对话系统

### 4. **推理与优化（Inference and Optimization）**
   - **推理加速**
     - 模型剪枝和量化
     - GPU 和 TPU 的加速
   - **多模态处理**
     - 图像-文本模型（CLIP 等）
     - 跨模态注意力机制
   - **内存与计算优化**

### 5. **应用方向（Applications）**
   - **文本生成与摘要**
     - 自然语言生成（NLG）
     - 文本摘要
   - **问答与对话系统**
     - Chatbot 技术
     - 问答系统与检索增强生成（RAG）
   - **代码生成与分析**
     - 编程助手（Codex、CodeBERT）
     - 自动代码补全
   - **多语言支持**
     - 多语言模型（mBERT、XLM-R）
     - 机器翻译和跨语言理解

### 6. **伦理与安全（Ethics and Safety）**
   - **模型偏见与公正性**
     - 偏见识别与消除
   - **隐私保护**
     - 数据隐私与模型隔离
   - **内容控制**
     - 有害内容识别与过滤
     - 生成内容审核

可以以这些为框架，创建 GitBook 的不同章节，并逐步补充细分内容和相关资源链接。这样可以系统性地展示 LLM 相关知识体系，并方便查阅和学习。