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新手学做网站学哪些知识,游戏推广员每天做什么,图片制作软件带字,做废铝的关注哪个网站好本文系统介绍了大语言模型(LLM)的定义、发展历程及核心技术原理。从Transformer架构的提出到GPT、BERT等模型的演进#xff0c;详细解析了Self-Attention、位置编码等关键技术组件#xff0c;并探讨了并行训练优化和推理加速等工程实现。文章还提供了LLM学习路径和必读论文推…本文系统介绍了大语言模型(LLM)的定义、发展历程及核心技术原理。从Transformer架构的提出到GPT、BERT等模型的演进详细解析了Self-Attention、位置编码等关键技术组件并探讨了并行训练优化和推理加速等工程实现。文章还提供了LLM学习路径和必读论文推荐帮助读者从基础到实践全面掌握大模型技术。1、什么是LLM1.1 什么是LLMLLM是Large Language Model的缩写也就是大语言模型。名字里的“大”特别关键“大”意味着“读得多”和“网络大”意味着训练用的数据量巨大是整个互联网级别的也意味着它内部的神经网络结构非常非常复杂有几百亿甚至几千亿个参数。LLM就像一个读遍了互联网上海量文章和书籍的超级大脑由于它读的实在太多了以至于可以学会人类写文字的模式、套路和知识关联。进而可以“猜词”也就是进行预测。比如你给它一个“天空是…”它能根据学过的无数例子预测出最可能接着出现的词为“蓝色的”。但是它并不是真的“懂了”而是算出哪个词的概率最高。这也意味着它是一个“超级统计学大师”。1.2 LLM的源头和发展最早在人工神经网络和深度学习出现的时候对LLM的研究就在进行了。但是在2017年真正让现代LLM成为可能的关键创新是Transformer架构[从注意力机制到Transformer]。随着算力和数据的催化在更高级GPU和海量互联网资源的作用下海量大厂对LLM进行了充分的开发和研究OpenAI创造了GPT系列模型Google创造了BERT、Gemini等模型Meta创造了Llama模型X创造了Grok模型等等。LLM在中国也发展的火热包括早期的文心一言、豆包、Kimi和近年来的Deepseek和腾讯元宝。LLM像一个“语言多面手”它的核心能力是理解和生成自然语言所以它可以被用于聊天机器人并作为内容创作助手也可以成为你的私人助理和知识库。总之LLM正在改变我们与计算机交互的方式极大地提升了用语言获取信息、沟通交流和创作内容的效率。它就像一个理解力超强、知识渊博但有局限、不知疲倦的文字助手。 几乎所有需要处理语言的领域它都能帮上忙。2、LLM的核心技术原理2.1 LLM技术演进的里程碑LLM的奠基性论文包括《Attention is All You Need》2017Google在其中提出了Transformer架构并提出了Self-Attention机制《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》2018OpenAI在其中提出了GPT-1首次验证了Decoder-Only Transformer的生成能力《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers》2018Google在其中提出了Encoder-Only架构开创了掩码语言建模MLM。LLM最早的性能飞跃是2020年的GPT-3该模型包含1750亿参数验证了Scaling Law也就是模型越大性能越强。而2022年的InstructGPT也就是RLHF技术使人类反馈强化学习可以对齐人类偏好。2.2 LLM的核心技术LLM的核心架构为Transformer关键技术组件包括Self-Attention、位置编码和训练范式演进。Transformer的核心模块可以定义为# Transformer Block伪代码简化版 def transformer_block(x): # 1. 自注意力层 attn_output MultiHeadAttention( # 并行计算词间关联度 query x, key x, value x # Q, K, V均来自同一输入 ) # 2. 残差连接层归一化 x LayerNorm(x attn_output) # 3. 前馈神经网络 (FFN) ffn_output Dense(x) # 全连接层非线性变换 ffn_output Gelu(ffn_output) # 激活函数 ffn_output Dense(ffn_output) # 4. 二次残差连接 return LayerNorm(x ffn_output)Self-Attention和核心计算Attention(Q,K,V) softmax(Q·Kᵀ/√dₖ) · V通过点积计算词向量相关性防止梯度消失。位置编码使用正弦函数生成位置信息解决Transformer无序性问题。PE(pos, 2i) sin(pos/10000^(2i/d_model)) PE(pos, 2i1) cos(pos/10000^(2i/d_model))不同的模型使用不同的训练演进范式。我们最为熟知的GPT系列模型使用的是自回归方法训练目标是预测下一个词而特点是单向上下文适合生成。BERT模型使用的是自编码方法训练目标是重构掩码词特点是双向上下文适合理解。而T5模型是混合训练训练目标是文本到文本的统一框架可以兼容生成和理解任务。2.3 LLM的工程实现结合上一节描述的几个基本组件可以大致描述LLM的核心工程实现。以PyTorch为例import torch.nn as nn class TransformerBlock(nn.Module): def __init__(self, d_model, n_heads): super().__init__() self.attn MultiHeadAttention(d_model, nheads) self.ffn nn.Sequential( nn.Linear(d_model, 4*d_model), nn.GELU(), nn.Linear(4*d_model, d_model) ) self.norm1 nn.LayerNorm(d_model) self.norm2 nn.LayerNorm(d_model) def forward(self, x): # 残差连接1注意力层 x self.norm1(x self.attn(x)) # 残差连接2FFN层 return self.norm2(x self.ffn(x))在众多LLM模型中除了构建核心模型之外关键实现细节还包括并行训练优化和推理加速技术。并行训练优化主要包括张量并行Tensor Parallelism用于拆分权重矩阵、流水线并行Pipeline Parallelism用于层拆分到不同设备、ZeRO优化DeepSpeed用于消除数据并行冗余内存。而推理加速技术主要包括KV Cache用于缓存历史计算结果、量化压缩用于将FP16转换为INT8/INT4以降低现存、算子融合用于合并GPU核函数以减少通信。除此之外现代LLM的应用形式还包括以下技术整合形态应用层级技术方案实例基础模型千亿参数预训练LLaMA-3, GPT-4, Claude领域适配LoRA微调低秩适配医疗/法律垂直领域模型部署形态API服务/小型化模型OpenAI API, Llama.cpp增强架构RAG检索增强生成结合知识库减少幻觉在部署的过程中落地方案的大致步骤主要表现为3、上手LLM3.1 必读论文精度论文《Attention is All You Need》和《LoRA: Low-Rank Adaptation》并熟悉经典模型的论文《GPT-3 Technical Report》和《Llama: Open Foundation Models》。3.2 动手实践可以尝试复现TinyLlama的训练流程并使用Hugging Face Transformers库微调BERT。学习Megatron-LM训练框架并理解Scaling Law它是掌握LLM发展的核心脉络。当前最前沿的闭源模型在GPT-5出来之前是GPT-4已涌现出当规模突破阈值时产生小型模型不具备的新的复杂推理能力。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。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 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② 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。这里我给大家准备了一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③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ 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。⑤ 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。⑥ 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。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。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。以上全套大模型资料如何领取