K5-L3B-Day01 LLM Foundation 实验：用 ML、深度学习、Embedding 与 LLM 四种方式过滤垃圾短信

GitHub 仓库 danialtranz/K5-L3B-Day01-TranCanhHung_2A202603759-LLMFoundation 发布 Day 1 实验，用 Machine Learning、Deep Learning、Embedding 与 LLM 四种方式完成同一 SMS spam/ham 分类任务。实验在 Google Colab 上运行 2h30，Embedding 部分使用 all-MiniLM-L6-v2 生成 384 维向量，LLM 部分通过 OpenAI API 做 zero/few-shot 提示词分类并统计 token 成本。最终在同一测试集上对比四种方案的 F1、训练时间、吞吐、延迟与 USD/1k 条成本。