什么是大模型你是不是腦子里浮現的是 OpenAI、ChatGPT、DeepSeek還有各式各樣能跳個舞、可以翻個跟頭的機器人再深入點的還能說出訓練與推理。有沒有一種感覺就是身邊的信息都在聲嘶力竭的鼓吹大模型正在改變世界恍惚自己再不學習下大模型就馬上會被世界所拋棄的感覺如果你有這種感覺那就對了。因為我曾經也有這個感覺所以在某個時間、某個瞬間我就下定決心要躬身入局弄清楚它的概念與原理。所以就有了這篇文章弄懂了它們就已經超過了很多人如果還明白了其原理就達到了“磚家”級別。即使是跟別人吹牛時也不致于內心發虛。專業詞匯閱讀與理解時肯定沒有娛樂新聞有趣希望我們一起能沉下心來完整閱讀與理解時間不會辜負每個努力學習的人下面我們一起進步。深度學習【人工智能】的英文單詞是 artificial intelligence即我們常說的 AI。跟它相關的還有兩個專業詞匯一個是深度學習一個是機器學習。【深度學習】英文單詞是 deep learning【機器學習】的英文單詞是 machine learning。深度學習是機器學習和人工智能領域的一個重要分支主要聚焦于神經網絡的研究。深度學習的發展使得大語言模型能夠利用海量的文本數據進行訓練從而相比于以往的方法能夠捕獲更深層次的上下文信息和人類語言的細微之處。因此大語言模型在文本翻譯、情感分析、問答等各類自然語言處理任務中都有顯著的性能提升。大語言模型的成功一方面得益于為其提供支撐的Transformer 架構另一方面得益于用于訓練這些模型的海量數據。這使得它們能夠捕捉到語言中的各類細微差別、上下文信息和模式規律而這些都是手動編碼難以實現的。LLM大語言模型large language modelLLM簡稱大模型是一種用于理解、生成和響應類似人類語言文本的神經網絡。這類模型屬于深度神經網絡(deep neural network)通過大規模文本數據訓練而成其訓練資料甚至可能涵蓋了互聯網上大部分公開的文本。大語言模型在理解、生成和解釋人類語言方面擁有出色的能力。當我們談論語言模型的“理解”能力時實際上是指它們能夠處理和生成看似連貫且符合語境的文本而這并不意味著它們真的擁有像人類一樣的意識或理解能力。“大語言模型”這一名稱中的“大”字既體現了模型訓練時所依賴的龐大數據集也反映了模型本身龐大的參數規模。這類模型通常擁有數百億甚至數千億個參數(parameter)。這些參數是神經網絡中的可調整權重在訓練過程中不斷被優化以預測文本序列中的下一個詞。下一單詞預測(next-word prediction)任務合理地利用了語言本身具有順序這一特性來訓練模型使得模型能夠理解文本中的上下文、結構和各種關系。由于大語言模型能夠生成文本因此它們通常也被歸類為生成式人工智能generative artificial intelligence簡稱 generative AI 或GenAI。如今大多數大語言模型是使用 PyTorch 深度學習庫實現的針對特定領域或任務量身打造的大語言模型在性能上往往優于 ChatGPT 等為多種應用場景而設計的通用大語言模型。這樣的例子包括專用于金融領域的模型和專用于醫學問答的大語言模型。使用定制的大語言模型具有多個優勢尤其是在數據隱私方面。例如出于機密性考慮公司可能不愿將敏感數據共享給像 OpenAI 這樣的第三方大語言模型提供商。此外如果開發較小的定制的大語言模型那么就可以將其直接部署到客戶設備筆記本電腦和智能手機上。這也是大模型企業落地正在探索的方向。本地部署可以顯著減少延遲并降低與服務器相關的成本。【預訓練】與【微調】此外定制的大語言模型使開發者擁有完全的自主權能夠根據需要控制模型的更新和修改。大語言模型的構建通常包括預訓練(pre-training)和微調(fine-tuning)兩個階段。預訓練定義預訓練是利用大規模通用數據對模型進行初步訓練使其學習數據中的通用特征和規律為后續特定任務學習奠定基礎的過程。“預訓練”中的“預”表明它是模型訓練的初始階段此時模型會在大規模、多樣化的數據集上進行訓練以形成全面的語言理解能力。以預訓練模型為基礎微調階段會在規模較小的特定任務或領域數據集上對模型進行針對性訓練以進一步提升其特定能力。請點擊圖片放大仔細理解其完整過程預訓練是大語言模型的第一個訓練階段預訓練后的大語言模型通常稱為基礎模型(foundation model)。一個典型例子是 ChatGPT的前身——GPT-3這個模型能夠完成文本補全任務即根據用戶的前半句話將句子補全。此外它還展現了有限的少樣本學習能力這意味著它可以在沒有大量訓練數據的情況下基于少量示例來學習并執行新任務。【微調】的定義微調是在預訓練模型基礎上通過少量特定領域數據對模型參數進行針對性優化使其更適配具體任務的過程。微調大語言模型最流行的兩種方法是【指令微調】和【分類任務微調】。在指令微調(instruction fine-tuning)中標注數據集由“指令?答案”對比如翻譯任務中的“原文?正確翻譯文本”組成。在分類任務微調(classification fine-tuning)中標注數據集由文本及其類別標簽比如已被標記為“垃圾郵件”或“非垃圾郵件”的電子郵件文本組成。Transformer 架構該架構是在谷歌于 2017年發表的論文“Attention Is All You Need”中首次提出的。Transformer 最初是為機器翻譯任務比如將英文翻譯成德語和法語開發的。Transformer 架構由兩個子模塊構成編碼器和解碼器。編碼器(encoder)模塊負責處理輸入文本將其編碼為一系列數值表示或向量以捕捉輸入的上下文信息。然后解碼器(decoder)模塊接收這些編碼向量并據此生成輸出文本。以翻譯任務為例編碼器將源語言的文本編碼成向量解碼器則解碼這些向量以生成目標語言的文本。編碼器和解碼器都是由多層組成這些層通過自注意力機制連接。Transformer 和大語言模型的一大關鍵組件是自注意力機制(self-attention mechanism)它允許模型衡量序列中不同單詞或詞元之間的相對重要性。這一機制使得模型能夠捕捉到輸入數據中長距離的依賴和上下文關系從而提升其生成連貫且上下文相關的輸出的能力。并非所有的 Transformer 都是大語言模型因為Transformer 也可用于計算機視覺領域。同樣并非所有的大語言模型都基于 Transformer 架構因為還存在基于循環和卷積架構的大語言模型。GPT 與 Bert與原始 Transformer 架構相比GPT的通用架構更為簡潔。請點擊圖片放大仔細理解其完整過程它只包含解碼器部分并不包含編碼器。由于像 GPT 這樣的解碼器模型是通過逐詞預測生成文本因此它們被認為是一種自回歸模型(autoregressive model)。自回歸模型將之前的輸出作為未來預測的輸入。GPT-3 總共有 96 層 Transformer 和 1750 億個參數雖然原始的 Transformer 模型包含編碼器模塊和解碼器模塊專門為語言翻譯而設計但 GPT 模型采用了更大且更簡單的純解碼器架構旨在預測下一個詞并且它們也能執行翻譯任務。模型能夠完成未經明確訓練的任務的能力稱為涌現(emergence)。這種能力并非模型在訓練期間被明確教授所得而是其廣泛接觸大量多語言數據和各種上下文的自然結果。GPT 則側重于原始 Transformer 架構的解碼器部分主要用于處理生成文本的任務包括機器翻譯、文本摘要、小說寫作、代碼編寫等。零樣本學習(zero-shot learning)是指在沒有任何特定示例的情況下泛化到從未見過的任務而少樣本學習(few-shot learning)是指從用戶提供的少量示例中進行學習。BERT 基于原始 Transformer的編碼器模塊構建其訓練方法與GPT 不同。GPT 主要用于生成任務而 BERT 及其變體專注于掩碼預測(masked word prediction)即預測給定句子中被掩碼的詞。請點擊圖片放大仔細理解其完整過程總而言之GPT 是 Transformer的解碼器部分Bert 是 Transformer 的編碼器部分。Token詞元(token)是模型讀取文本的基本單位。數據集中的詞元數量大致等同于文本中的單詞和標點符號的數量。分詞即將文本轉換為詞元的過程。預訓練 GPT-3的云計算費用成本估計高達 460 萬美元。該模型僅在 3000 億個詞元上進行了訓練。好消息是許多預訓練的大語言模型是開源模型可以作為通用工具用于寫作、摘要和編輯那些未包含在訓練數據中的文本。同時這些大語言模型可以使用相對較小的數據集對特定任務進行微調這不僅減少了模型所需的計算資源還提升了它們在特定任務上的性能。下一單詞預測任務采用的是自監督學習(self-supervised learning)模式這是一種自我標記的方法。這意味著我們不需要專門為訓練數據收集標簽而是可以利用數據本身的結構。也就是說我們可以使用句子或文檔中的下一個詞作為模型的預測標簽。由于該任務允許“動態”創建標簽因此我們可以利用大量的無標注文本數據集來訓練大語言模型。請點擊圖片放大仔細理解其完整過程關鍵點總結LLM大語言模型基于深度學習構建的超大規模語言模型能理解、生成自然語言并執行復雜任務。Transformer一種基于自注意力機制的深度學習架構是當前主流大模型如 GPT、BERT的核心框架。GPT生成式預訓練 Transformer基于 Transformer 的生成式預訓練模型擅長自然語言生成如文本創作、對話交互。Bert雙向編碼器表示來自 Transformer基于 Transformer 的雙向預訓練模型側重自然語言理解常用于文本分類、命名實體識別等任務。預訓練在大規模無標注數據上訓練模型使其學習通用語言特征為下游任務提供基礎能力。微調FineTuning在預訓練模型基礎上使用特定任務標注數據進一步訓練使其適配具體應用場景。深度學習通過多層神經網絡自動學習數據特征的機器學習領域是當前大模型技術的基礎Token自然語言處理中對文本的最小處理單元如詞語、子詞或字符用于將文本轉換為模型可處理的數字序列。最后為什么要學AI大模型當下??智能市場迎來了爆發期并逐漸進?以??通?智能AGI為主導的新時代。企業紛紛官宣“ AI ”戰略為新興技術?才創造豐富的就業機會?才缺?將達 400 萬DeepSeek問世以來生成式AI和大模型技術爆發式增長讓很多崗位重新成了炙手可熱的新星崗位薪資遠超很多后端崗位在程序員中穩居前列。與此同時AI與各行各業深度融合飛速發展成為炙手可熱的新風口企業非常需要了解AI、懂AI、會用AI的員工紛紛開出高薪招聘AI大模型相關崗位。最近很多程序員朋友都已經學習或者準備學習 AI 大模型后臺也經常會有小伙伴咨詢學習路線和學習資料我特別拜托北京清華大學學士和美國加州理工學院博士學位的魯為民老師給大家這里給大家準備了一份涵蓋了AI大模型入門學習思維導圖、精品AI大模型學習書籍手冊、視頻教程、實戰學習等錄播視頻全系列的學習資料這些學習資料不僅深入淺出而且非常實用讓大家系統而高效地掌握AI大模型的各個知識點。這份完整版的大模型 AI 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