大语言模型LLM学习梳理_llm梳理

一、介绍

今天问了下晓宇关于LLM的知识，学到了很多，总结下。

二、开源的大型语言模型（LLM）包含哪些东西？

模型包含两块内容：

• 框架。

  • 框架就是函数和代码逻辑的组合。

  • 可能有多层，每层可能有很多的节点，每层的函数一般是相同的，但是同一层上的每个节点虽然函数相同，但是参数不一样。

• 参数。

  • 参数一般少说都有20亿

以下是chatgpt专业的回答：

开源的大型机器学习模型通常包含两个核心部分：框架（或称为模型结构、模型代码）和参数（或称为权重）。这两部分共同定义了一个机器学习模型的行为。

1. 框架（Framework）:

   • 模型的框架或结构是指定义模型的架构和层次的代码。它包括模型的类型（例如，卷积神经网络、递归神经网络、Transformer 等），模型中的层次（比如层数、每层的大小等）以及这些层如何相互连接和组合。
   • 框架通常通过高级机器学习库（如 TensorFlow、PyTorch）来实现，并且可以是一个可以由研究者和开发者进行复制和修改的公开源代码。

2. 参数（Parameters）:

   • 参数是模型训练过程中学习得到的。这些通常指的是模型的权重和偏置（biases），它们在训练期间通过优化算法逐渐调整以最小化损失函数，从而使模型能够完成特定的任务（比如图像分类、文本翻译等）。
   • 参数可以非常庞大，尤其是对于当今的大型深度学习模型。通常，它们被保存在二进制格式的文件中，这些文件可以是 .ckpt（checkpoint，用于 TensorFlow）、.pt 或 .pth（用于 PyTorch）等。

当开源一个大型模型时，通常会提供训练好的参数文件以及实现模型结构的源代码。用户可以直接下载参数文件，并使用相应的框架代码来加载模型，进行推理或者以此为基础进行进一步的训练（如迁移学习）。这种方式在深度学习社区非常流行，因为它可以让研究人员和工程师快速复现论文中的结果，或在预训练模型的基础上构建自己的应用程序。

三、开源的大型语言模型（LLM）我们如何使用？

1、有的开源的模型提供了框架和参数，这种我们可以直接使用；

2、有的只提供了框架，需要我们自己训练。

我们下载了开源的LLM之后，一般就是只有使用。

开源LLM其实就是一个项目，一般都是基于Python开发，我们按照文档启动起来后就会有API，这个API其实就跟奇智的API差不多。

四、参数一般有多少个？框架代码以及参数文件大小一般有多大？普通服务器能运行起来吗

参数的数量和框架代码以及参数文件的大小可以根据不同的机器学习模型而有很大的差异。以下是一些概括性的指南：

1. 参数的数量：

   • 小型到中型的模型可能有数百万（10^6）到数千万（10^7）个参数。
   • 大型模型，特别是最近流行的大型 Transformer 模型，如 GPT-3、BERT 和 T5，可以有数十亿（10^9）甚至上百亿（10^10 或更多）个参数。

2. 框架代码大小：

   • 框架代码通常相对较小，可能只有几百 KB或几 MB。这是因为它只包含定义模型结构的代码，而不包含训练得到的参数值。

3. 参数文件大小：

   • 小型模型的参数文件大小可以从几 MB 到几十 MB 不等。
   • 中型模型的参数文件可以在几百 MB 范围内。
   • 大型模型的参数文件可以从几 GB 到数十 GB，或更大。例如，OpenAI 的 GPT-3 模型有1750亿个参数，其模型大小超过350 GB。

4. 在普通服务器上运行：

   • 即使是大型模型，训练它们通常需要强大的计算资源（比如多个 GPU 或 TPU），但对于单次推理（即对给定的输入进行预测），普通服务器往往可以运行起来，尽管可能需要较长的计算时间。
   • 当模型过大以至于无法适配服务器的内存（RAM）时，可能无法运行。
   • 某些模型可以通过量化或模型修剪等技术进行优化，以减少对资源的需求，从而在资源有限的环境下运行。

总结而言，普通服务器能否运行起特定的机器学习模型，取决于服务器的硬件配置以及模型的大小和复杂性。对于需要处理海量数据和进行大规模参数训练的深度学习任务，你可能需要访问专业的机器学习平台或云服务。对于简化版的模型或者针对单次推理优化的模型，普通服务器即使不具备专业的深度学习加速硬件（如高性能 GPU），也很可能可以运行起来。在实际使用中，可以考虑调整模型大小，或使用提供了参数可调整的模型变体，来适应你的硬件能力。

五、如何基于现有的框架进行训练？

训练方式其实就是框架项目的代码实现，可能有的框架中会告诉你怎么训练。

问了下晓宇，GPT就是用滑动窗口的方式进行训练的。

训练的时候，你给模型数据，模型怎么知道输出应该是什么？

在训练深度学习模型时，确切的输出取决于我们是在进行有监督学习还是无监督学习：

1. 有监督学习：

   • 在有监督学习的情况下，我们提供给模型的是带标签的数据集。标签就是我们希望模型产生的输出。
   • 例如，如果我们正在训练一个图像识别模型来识别猫和狗的照片，那么每张图片都会带有一个标签“猫”或“狗”。
   • 训练过程中，模型会尝试预测每个输入数据的标签，并通过比较预测结果和真实标签之间的差异来调整其参数（这个差异通常被称为“损失”），以便在下一次预测时能做得更好。

2. 无监督学习：

   • 在无监督学习中，我们提供的数据没有标签。这时，模型必须自己找到数据集的结构或模式。
   • 比如，无监督分类或聚类任务就是让模型找到样本间潜在的类别或集群，而不用告诉模型任何类别的信息。

3. 自监督学习：

   • 自监督学习是一种特殊的无监督学习方式，其中模型使用未标记的数据自动生成伪标签，并用这些伪标签训练自己。
   • 例如，在训练一个语言模型时，我们可以随机隐藏句子中的某些词，然后让模型尝试预测这些词。在这个过程中，模型通过尝试预测隐藏词的内容来学习语言的结构。

在所有这些情况下，损失函数或目标函数在训练过程中扮演着至关重要的角色。无论输入的数据是否有标签，损失函数都被用来衡量模型当前的性能水平，并指引模型在训练过程中如何调整其参数以改善这个性能。训练目标是最小化损失函数的值，这通常通过优化算法（如梯度下降）来实现。通过这种方式，模型能够逐渐学习到产生正确输出的能力。

六、LLM中提到的向量是什么？

向量其实就是将我们输入的字符窜转为数值的过程，我们输入的一窜字符串可能会转为指数级的向量，因为我们的字符串会有很多种的组合，每种组合都可以是一个向量，甚至每个字符都是个向量，两个字符各种组合，会有多个向量，三个字符组合，四个字符组合等，就看我们的训练框架代码怎么实现了。

七、为什么大模型往往需要GPU来训练和运行？

大型机器学习模型，尤其是深度学习模型，通常需要通过 GPU 来训练和运行，原因如下：

1. 并行计算能力：

   • GPU 设计初衷是为了处理图形和视频渲染，这要求处理数以千计的并行操作。它们拥有成百上千个核心，可以同时处理大量的计算任务。
   • 深度学习中涉及大量矩阵运算，尤其是在训练阶段的前向传播和反向传播，这些操作可以高效地在 GPU 上并行执行。

2. 高吞吐量：

   • 与 CPU 相比，即便 CPU 有较高的时钟频率和复杂的指令集，GPU 在执行单一类型的计算时，由于其并行结构，能够提供更高的吞吐量。

3. 优化的内存带宽：

   • GPU 具有高速的内存带宽，这对于大规模数据集和模型参数的快速读写非常关键。在处理大模型时，这可显著减少数据传输的瓶颈。

4. 深度学习框架的支持：

   • 主流的深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 等都优化了对 GPU 的支持，提供简单的 API 调用用于 GPU 加速。

5. 大模型的需求：

   • 大模型由于其复杂性（更多的层和参数），在训练和推理时需要更多计算资源。GPU 通过其并行处理能力可以大幅提升处理这些模型的效率。

由于这些原因，GPU 成为了深度学习训练和推理的关键硬件资源，特别是对于需要进行大规模计算的庞大模型。然而，GPU 资源代价昂贵，并不是所有个人或机构都能够承担。在这种情况下，云计算资源（如 Amazon EC2 的 P3 和 G4 实例、Google Cloud 的 AI Platform、Microsoft Azure 的 N-Series）就成为了可行的选择，可以根据需求租用 GPU 资源以节省成本。

八、什么是深度学习？LLM是否会使用深度学习？

深度学习 是机器学习的一个子集，它依赖于称为神经网络的算法结构，特别是那些拥有多层（深层）结构的网络。这些深层网络能够学习数据的高级抽象特性，这在图像识别、语音识别、自然语言处理等诸多领域已被证明非常有效。深度学习通过大量的数据和计算资源，能够在诸如图像、语音、文本中提取复杂的模式。

一个深度学习模型包含多个处理层，每一层都将前一层的输出作为输入，并生成更抽象的表示。深度学习模型学习过程中会调整内部参数（权重和偏置），这是通过一个称为反向传播的优化过程来实现的，它涉及计算损失函数的梯度，并使用梯度下降或其他优化算法来更新权重。

LLM（Large Language Models） 是使用深度学习技术，特别是 Transformer 架构的大型神经网络模型。这些模型通常包含数十亿乃至上百亿的参数，它们在海量的文本数据上以无监督或自监督的方式进行预训练，学会语言的语法、句法、语义等丰富特性。之后，这些预训练模型可以针对特定的自然语言处理任务进行更细致的调整（微调），例如文本生成、机器翻译、问答系统以及文本分类。

LLM 如 GPT-3、BERT、T5 在许多自然语言处理任务上取得了前所未有的效果，证明了深度学习在理解和处理自然语言方面的强大能力。因此，LLM 绝对使用了深度学习的技术，并在其基础上不断发展和优化。

九、开源的大模型一般是如何训练的？如何做到自监督？请用通俗易懂的描述来阐述其原理

开源的大模型通常需要大量的数据和计算资源来训练。训练这些模型的过程通常涉及以下几个步骤：

1. 数据准备：

   • 收集大量相关领域的数据。对于自然语言处理模型，这可能是文本数据；对于图像识别模型，则是图像数据。
   • 清洗和预处理数据，确保数据质量，比如去除噪声、标准化格式等。

2. 模型架构选择：

   • 选择或设计适合于特定任务的深度学习模型架构，如卷积神经网络(CNN)适用于处理图像，Transformer适用于处理序列数据。

3. 自监督学习：

   • 自监督学习是一种特殊的训练方式，模型通过预测任务从原始数据中自动产生监督信号，而不需要人工标注的数据。
   • 例如，在自然语言处理中，可以利用“遮蔽语言模型”（Masked Language Model，如BERT）的方式，随机遮蔽句子中的某些词，然后让模型预测这些被遮蔽词的正确身份。
   • 对于图像，可以移除图像的一部分或打乱图像的顺序，让模型预测被遮挡的内容或重新排列图像到正确的顺序。

4. 训练过程：

   • 使用大型GPU集群或其他高性能计算资源来进行模型的训练。训练包括前向传递（使得输入数据通过网络生成输出）和反向传递（根据输出和预期目标计算误差，并反向传播这个误差来更新网络的权重）。
   • 调整超参数，如学习率、批次大小，以及训练的轮数等，以优化模型的学习过程。

5. 评估和微调：

   • 使用验证集来评估模型性能，验证集是没有在训练过程中使用过的数据。
   • 根据模型在验证集上的表现进行微调，比如调整超参数，或进行模型剪枝（删除不重要的模型部分）来提升效率。

整个训练流程通常是自动化的，可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来进行。这些框架提供了方便的接口和工具，使研究人员和开发者能够以较少的代码实现复杂的模型训练过程。开源的模型通常附带有一个或多个预训练好的权重文件，这样用户就可以直接使用这些模型，或者在此基础上进行进一步的训练和微调。

十、Transformer 是开源深度学习模型吗？

Transformer 不是一个特定的开源深度学习模型，而是一种架构，用于构建深度学习模型。它最初是由 Google 的研究人员在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，如今已成为自然语言处理(NLP)任务中的一个标准构建块。

Transformer 架构特别适合处理序列到序列的任务，例如机器翻译、文本生成和多种形式的文本理解和预测任务。它的核心是自注意力机制（Self-Attention Mechanism），该机制允许模型在处理序列中的每个元素（如单词）时，直接查看序列中的其他位置，并根据这些位置的信息对元素进行编码。这对于理解长距离依赖的语言结构非常有效。

基于 Transformer 架构的开源深度学习模型包括以下几个著名的例子：

1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - 由 Google 开发，是一种可以对整个输入语料库进行深入双向表示的模型，非常适合用于理解编码器任务，如文本分类、命名实体识别等。

2. GPT (Generative Pretrained Transformer) - 由 OpenAI 开发，是一种强大的语言生成模型，能够生成连贯和有意义的文本。

3. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) - 也是由 Google 开发，它将所有语言问题框定为一个文本到文本的转换问题，与特定任务的前期和后期处理相比，这种方法具有很大的灵活性。

这些模型不仅开源，而且通常在模型分享平台如 Hugging Face 的 Transformers 库上提供预训练权重，可以被研究人员和开发者直接使用和进一步的训练适用于特定任务。此外，Transformer 的原理和相关的代码实现通常在多种开源深度学习框架中都有涵盖，如 TensorFlow、PyTorch 等，这使得人们可以基于 Transformer 架构自由地构建和训练自己的模型。

十一、开源深度学习模型有哪些？

开源深度学习模型有很多，以下列举了一些在各个领域较为知名和广泛使用的模型：

1. 计算机视觉:

   • AlexNet: 2012年的ImageNet挑战赛冠军，该模型标志着深度学习在图像识别任务上的的突破。
   • VGGNet (VGG16, VGG19): 视觉几何组（Visual Geometry Group）开发，是一种经典的深度卷积网络。
   • ResNet: 引入了残差学习的概念，使得训练更深层次的网络成为可能。
   • Inception (GoogLeNet): Google开发的一种深度卷积网络，引入了“Inception模块”。
   • Mask R-CNN: 对目标进行实例分割的框架，在目标检测和语义分割方面表现优异。
   • YOLO (You Only Look Once): 用于实时目标检测的模型。

2. 自然语言处理:

   • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Google开发的模型，使用双向Transformer来预训练语言表示。
   • GPT (Generative Pre-trained Transformer): OpenAI开发的模型，结合预训练和微调来生成文本。
   • T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): 将所有文本任务统一为文本到文本格式，训练一个大型的Transformer模型。
   • XLNet: 结合Transformer 和 LSTM 的长短期记忆网络，能够处理更长的文本序列。

3. 语音识别:

   • DeepSpeech: Mozilla推出的一个开源的语音到文本（STT）引擎。
   • wav2vec: Facebook 的研究项目，使用无监督学习来学习语音表示。

4. 其他领域:

   • UNet: 在医学影像分割任务中经常使用的卷积网络。
   • CycleGAN: 用于图片到图片转换的任务，能够在没有成对例子的情况下训练。
   • AlphaGo Zero/AlphaZero: DeepMind开发的围棋程序，使用深度学习和蒙特卡罗树搜索。

这些模型的源代码通常都可以在GitHub等平台上找到，许多也已经集成到了机器学习框架的模型库中，例如 PyTorch Hub、TensorFlow Hub、Hugging Face的Transformers 库等，方便开发者直接使用和修改。开源模型不但促进了学术交流，也推动了工业界的应用创新。