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烟台市福山区住房和建设局网站,建筑网官方网站,延吉网站建设,产品宣传类网站设计大模型是基于Transformer架构的通用智能系统#xff0c;通过预训练学习语言与知识#xff0c;SFT微调掌握指令回答#xff0c;RLHF优化回答质量。训练过程分为三阶段#xff1a;预训练让模型变聪明#xff0c;SFT使其变听话#xff0c;RLHF使其变靠谱。工作流程包括分词化…大模型是基于Transformer架构的通用智能系统通过预训练学习语言与知识SFT微调掌握指令回答RLHF优化回答质量。训练过程分为三阶段预训练让模型变聪明SFT使其变听话RLHF使其变靠谱。工作流程包括分词化处理和自回归文本生成。无论是LLM还是多模态模型大模型都能根据用户需求提供专业回答是AI应用的基础技术。什么是大模型大模型是一种通过海量数据训练出来的“通用智能系统”能理解语言、生成内容、进行推理并像人一样完成多种任务。技术专业术语解释大模型是基于 Transformer 架构的大规模神经网络通过预训练学习世界语言与知识再通过微调与人类反馈优化使它具备理解、生成和推理能力。按照应用场景大模型可以大致分为两种第一种就是常见的大语言模型LLM一种能根据「前面的话」预测「下一句话」的模型本质是超强自动补全另一种是多模态模型如计算机视觉模型音频处理模型。大模型的使用方法非常简单我们可以将问题直接向大模型提出需求就能获得生动翔实的答复。例如:请从技术领先、稳定可靠、安全合规这三点来介绍我们为什么要使用大模型(查询专业知识可以启用知识库检索功能提升知识问答准确率)我们就能得到自己想要的答案当然也可以不框定区间那么它就会自动脑补进行分析创新和范围可能更广一般来说条件越具体的话我们想得到的答案也是更符合自己想要的。1大模型训练三阶段大模型的训练整体上分为三个阶段预训练、SFT(监督微调)以及RLHF(基于人类反馈的强化学习)预训练让模型变聪明SFT让模型变听话RLHF让模型变靠谱。预训练其实就是基于传输架构要提前喂入ai很多数据资料通过海量公开数据网页、书籍、代码、论文等让模型学会语言的基本规律语法、语义世界基本知识常识、事实推理与模式识别能力一句话理解让模型先“识字 通读世界知识”。预训练完成后模型只是“聪明且懂很多”但还不知道如何按照企业或用户的需求去回答问题。然后就引入SFT(监督微调)给模型大量人工编写的高质量指令与答案示例让模型学习如何听懂指令如何用更规范、结构化的格式回答如何执行任务改写、翻译、总结、写代码、生成内容等这相当于职业培训。预训练的学生很聪明但需要老师手把手教他“当别人问你时要这样回答。”这一步让模型从“懂”变成“会”一句话理解让模型学会按照“正确示范”来回答。最后就是RLHF(基于人类反馈的强化学习)一句话理解让模型知道“什么是更好的答案”并持续优化。人类对模型的多个回答进行排名哪个更好、哪个不行用强化学习如 PPO让模型不断优化趋向人类偏好价值观等等让其越来越符合人类思考习惯和方式能解决什么减少胡说八道Hallucination提升安全性避免违规回答提高回答的礼貌性、逻辑性、实用性控制模型风格与价值观其实可以类比为“师傅带徒弟 实战演练 不断纠偏”不仅学会怎么做更学会什么是“更好、更安全、更符合要求”的做法。2大模型特点1、大模型规模和参数量大2、适应性和灵活性强3、广泛数据集的预训练4、计算资源需求大3大模型工作流程大模型工作流程主要是两大类——分词化与词表映射文本生成过程。1、分词化(Tokenization)与词表映射分词化(Tokenization)是自然语言处理(NLP)中的重要概念它是将段落和句子分割成更小的分词(token)的过程。举一个实际的例子以下是一个英文句子I want to study ACA.为了让机器理解这个句子对字符串执行分词化将其分解为独立的单元。使用分词化我们会得到这样的结果:[‘!’ ,‘want’ ,‘to’ ,‘study’ ,‘ACA’ ,’.]将一个句子分解成更小的、独立的部分可以帮助计算机理解句子的各个部分以及它们在上下文中的作用这对于进行大量上下文的分析尤其重要。分词化有不同的粒度分类:-词粒度(Word-Level Tokenization)分词化如上文中例子所示适用于大多数西方语言如英语。-字符粒度(Character-Level)分词化是中文最直接的分词方法它是以单个汉字为单位进行分词化。-子词粒度(Subword-Level)分词化它将单词分解成更小的单位比如词根、词缀等。这种方法对于处理新词(比如专有名词、网络用语等)特别有效因为即使是新词它的组成部分(子词)很可能已经存在于词表中了。每一个token都会通过预先设置好的词表映射为一个tokenid这是token 的“身份证一句话最终会被表示为一个元素为token id的列表供计算机进行下一步处理。2、大语言模型生成文本的过程大语言模型的工作概括来说是根据给定的文本预测下一个token。对我们来说,看似像在对大模型提问但实际上是给了大模型一串提示文本让它可以对后续的文本进行推理。大模型的推理过程不是一步到位的当大模型进行推理时它会基于现有的token根据概率最大原则预测出下一个最有可能的token然后将该预测的token加入到输入序列中并将更新后的输入序列继续输入大模型预测下一个token这个过程叫做自回归。直到输出特殊token(如end ofsentence,专门用来控制推理何时结束)或输出长度达到阈值如下图所示我们现在常见的一些ai产品比如chatgpt,gemini,deepseek等等都是基于大模型而成的工具。相信大家如果耐心看完以上内容会对于大模型有一个详细的认识。大模型未来如何发展普通人如何抓住AI大模型的风口※领取方式在文末为什么要学习大模型——时代浪潮已至随着AI技术飞速发展大模型的应用已从理论走向大规模落地渗透到社会经济的方方面面。技术能力上其强大的数据处理与模式识别能力正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。行业应用上开源人工智能大模型已走出实验室广泛落地于医疗、金融、制造等众多行业。尤其在金融、企业服务、制造和法律领域应用占比已超过30%正在创造实实在在的价值。未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:同时AI大模型技术的爆发直接催生了产业链上一批高薪新职业相关岗位需求井喷AI浪潮已至对技术人而言学习大模型不再是选择而是避免被淘汰的必然。这关乎你的未来刻不容缓那么我们如何学习AI大模型呢在一线互联网企业工作十余年里我指导过不少同行后辈经常会收到一些问题我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题也不是三言两语啊就能讲明白的。所以呢这份精心整理的AI大模型学习资料我整理好了免费分享只希望它能用在正道上帮助真正想提升自己的朋友。让我们一起用技术做点酷事ps:微信扫描即可获取加上后我将逐一发送资料与志同道合者共勉真诚无偿分享适学人群我们的课程体系专为以下三类人群精心设计AI领域起航的应届毕业生提供系统化的学习路径与丰富的实战项目助你从零开始牢牢掌握大模型核心技术为职业生涯奠定坚实基础。跨界转型的零基础人群聚焦于AI应用场景通过低代码工具让你轻松实现“AI行业”的融合创新无需深奥的编程基础也能拥抱AI时代。寻求突破瓶颈的传统开发者如Java/前端等将带你深入Transformer架构与LangChain框架助你成功转型为备受市场青睐的AI全栈工程师实现职业价值的跃升。※大模型全套学习资料展示通过与MoPaaS魔泊云的强强联合我们的课程实现了质的飞跃。我们持续优化课程架构并新增了多项贴合产业需求的前沿技术实践确保你能获得更系统、更实战、更落地的大模型工程化能力从容应对真实业务挑战。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。01 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。希望这份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通微信扫描下方二维码即可~本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用02 大模型学习书籍文档新手必备的权威大模型学习PDF书单来了全是一系列由领域内的顶尖专家撰写的大模型技术的书籍和学习文档电子版从基础理论到实战应用硬核到不行※真免费真有用错过这次拍大腿03 AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。04 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。05 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。06 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…ps:微信扫描即可获取加上后我将逐一发送资料与志同道合者共勉真诚无偿分享最后祝大家学习顺利抓住机遇共创美好未来