AI大模型入门指南 | 什么是大语言模型 (LLMs)？一文给你解释清楚！_ai大语言模型是什么

什么是大语言模型（LLMs）

大语言模型（Large Language Models）是一种采用大量数据进行训练的人工智能模型，旨在理解和生成自然语言文本。这些模型通常基于深度学习技术，能够捕捉语言的复杂性和多样性。

大语言模型在自然语言处理（NLP）领域中扮演着重要角色，广泛应用于文本生成、机器翻译、情感分析、问答系统等多种任务。

Large 大：意味着这些模型处理和理解的语言数据量非常庞大。通常在数十亿到千亿级。

Language 语言：意味着大语言模型主要基于语言运作，用于理解、生成和处理文本数据。

Models 模型：意味着大语言模型用于在数据中查找信息，进行预测和执行各种自然语言处理任务。

大语言模型仿佛是一位“全能的语言大师”，它通过阅读无数书籍、文章和网络文本，掌握了语言的精髓。

这位大师就像是虚拟世界里的图书馆馆长，既能够创作优美的诗歌，讲述引人入胜的故事，还能为你提供准确的翻译和解疑答惑。

大语言模型组成

大语言模型的运作依赖于几个关键概念：

提示（Prompts）：提示是输入到模型中的文本，用于指导模型生成特定的输出。通过精心设计的提示，可以引导模型完成特定的任务，如回答问题、写作或编程。

假如你是一位指挥家，站在一个由机器人组成的管弦乐队面前。你给出的提示就像是乐谱上的第一个音符，它决定了整个乐曲的风格和节奏。比如，你给出“蓝色多瑙河”作为提示，乐队就会演奏出维也纳华尔兹的旋律。

在大语言模型中，提示就像是给模型一个“创作主题”，模型会根据这个主题来生成相应的文本。

令牌（Tokens）：在自然语言处理中，文本首先被分割成更小的单元，称为令牌。这些令牌可以是单词、短语或字符，模型通过这些令牌来理解和生成文本。

假如你是一位厨师，面前有一堆食材。令牌就像是这些食材的基本单元，比如一个番茄、一片牛肉或一小撮盐。你将这些基本单元按照一定的顺序和比例组合在一起，就能做出一道美味的菜肴。

同样地，大语言模型将文本分割成令牌，然后通过理解和处理这些令牌来理解和生成文本。

嵌入（Embeddings）：嵌入是将令牌转换为数值向量的过程，这些向量能够捕捉语言的语义信息。模型使用这些嵌入向量来执行各种操作，如分类、生成和翻译。

假如你是一位魔术师，面前有一盒彩色玻璃球。当你拿起一个红色玻璃球，你知道它代表“热情”和“爱情”；当你拿起一个蓝色玻璃球，你知道它代表“平静”和“智慧”。

嵌入就像是给每个玻璃球赋予了一个“情感代码”，模型使用这些代码来理解和生成富有情感色彩的文本。

如何训练大语言模型？

基于Transformer架构的神经网络规模庞大、结构复杂。这些网络包括多个节点和层，每个节点带有指向后续层所有节点的连接，具有权重和偏差。

这些权重、偏差和嵌入称为模型参数，基于转换器的大型神经网络可以有数十亿个参数。模型的大小通常由模型规模、参数数量和训练数据规模之间的经验关系决定。

训练过程中需要使用大量高质量数据，模型会迭代调整参数值，直到能准确预测下一个令牌根据前一个输入的令牌序列。

通过自学习技术，模型调整参数以最大程度提高正确预测下一个令牌的可能性。

一旦训练完成，大型语言模型可以通过微调适应执行多种任务。微调是指使用相对较小的有监督数据集进一步优化模型，使其适应特定任务需求。

1. 预训练（Pretraining）： 在预训练阶段，大语言模型会利用大规模文本数据集进行训练，以学习语言的模式、结构和语义信息。

在这个阶段，模型会使用自监督学习的方式，通过最大化预测下一个词的方式，来学习文本序列中的内在表示。

常见的预训练模型包括BERT、GPT等。预训练阶段的目的是为模型提供良好的语言理解能力，为后续的任务微调打下基础。

2. 微调（Fine-tuning）：在微调阶段，将预训练好的大语言模型应用到特定的任务或数据集上，并通过有监督学习的方式来调整模型参数，使其适应特定任务的要求。

通过微调，可以提高模型在特定任务上的性能和准确度，而无需从头开始训练模型。微调通常需要更少的数据和训练时间，是构建具体应用的关键步骤。

大型语言模型如何对外提供服务？

API服务：大型语言模型通常通过API接口对外提供服务，开发者可以轻松地将这些模型集成到自己的应用程序中，实现各种语言处理功能。例如，OpenAI的GPT-3模型就是通过API接口对外提供服务的。

SDK服务：除了API，一些大型语言模型还提供了软件开发工具包（SDK），以便开发者可以在自己的应用程序中更方便地使用这些模型。例如，谷歌的BERT模型就提供了多种语言的SDK。

云服务：一些公司，如NVIDIA和亚马逊云科技，提供了基于云的大型语言模型服务。这些服务允许用户在云端训练、部署和使用定制化的模型，无需自己管理基础设施。

开源框架：一些组织提供了开源框架，如HuggingFace的Transformers库，使得开发者可以自由地使用和定制大型语言模型，促进了模型的广泛应用和创新。

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。

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。

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