LLM模型从入门到精通：一文盘点市面上LLM资源_llm入门

LLM(Large Language Model, 大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用，因其强大的语言理解和生成能力，能够处理各种复杂的文本任务，包括但不限于翻译、问答、文本摘要、对话、文本分类、情感分析、代码生成、创作辅助等。其主要功能和特点如下：

「架构特点：」

LLM主要基于Transformer架构，该架构由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。Transformer通过自注意力机制（Self-Attention）来捕捉文本中的长距离依赖关系，无需像循环神经网络（RNN）那样逐词递归处理，从而实现了并行计算，大大提高了训练和推理速度。典型的LLM结构包括：

• Encoder-Decoder结构：如用于机器翻译的模型。Encoder将输入文本编码成一个固定长度的上下文向量，Decoder 则依据该上下文向量生成目标语言的文本输出。

• Encoder-only结构：如BERT等。主要用于文本理解任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统中的问题理解等。Encoder-only模型通过双向编码整个输入文本，生成具有上下文信息的隐藏状态，这些隐藏状态可以被后续任务特定的层（如分类层、标记层等）利用来进行预测。

• Decoder-only结构：如GPT系列模型，用于生成文本、补全句子、撰写文章等任务。这类模型直接根据给定的提示（prompt）或前文上下文生成连续的文本输出。

「参数规模」

LLM的“大型”体现在其巨大的参数量，通常在数十亿到数千亿之间。例如，GPT-3（Generative Pretrained Transformer 3）拥有约1750亿个参数，而更近期的模型如 GPT-4、PaLM、Chinchilla、阿里云的通义千问等，参数量可能更大。大规模参数使得模型能够学习到更丰富的语言规律和模式，提高其泛化能力和表达复杂语言结构的能力。

「预训练与微调」

LLM通常遵循“预训练-微调”的范式：

• 预训练：模型首先在大规模无标注文本数据（如互联网抓取的文本、书籍、百科等）上进行自我监督学习，通过自回归语言建模任务（预测下一个词的概率）或掩码语言建模任务（预测被遮蔽词语的概率）来学习语言的通用表示。

• 微调：预训练后的模型可以针对特定任务进行微调，即在特定领域的有标注数据上进一步训练，调整模型参数以适应特定任务的需求，如问答系统的回答生成、文本分类任务的标签预测等。

「应用场景」

LLM在实际中主要应用在以下场景：

• 生成文本：创作诗歌、故事、新闻文章、代码片段等。

• 理解与问答：解答各类问题，提供精准的信息检索和知识解析能力。

• 对话交互：进行自然、流畅的人机对话，模拟人类对话风格，用于客户服务、虚拟助手、教育辅导等领域。

• 文本翻译：实现高质量的跨语言翻译，无需显式对齐的平行语料。

• 文本摘要：自动生成文本摘要，提炼关键信息。

• 代码生成：根据自然语言描述编写或补全代码，助力编程和软件开发。

笔者在这里对目前的开源大模型LLM进行了一个全面、系统的整理，与大家分享~

国外开源模型

国内开源模型

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】