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中国空间站图片,规划设计公司,wordpress原创企业主题,wordpress 获取登录cookie文章全面介绍大模型的定义、原理与特点#xff0c;详细解析Transformer架构下的三种模型形式#xff0c;阐述预训练、指令微调和对齐微调三大训练步骤#xff0c;探讨Prompt技术的四种应用形式#xff0c;列举大模型在办公、编程、教育等领域的实际应用#xff0c;同时分析…文章全面介绍大模型的定义、原理与特点详细解析Transformer架构下的三种模型形式阐述预训练、指令微调和对齐微调三大训练步骤探讨Prompt技术的四种应用形式列举大模型在办公、编程、教育等领域的实际应用同时分析数据安全、成本高昂等挑战指出大模型发展是人工智能时代的必然趋势。1、大模型的定义大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型。近年来随着计算机技术和大数据的快速发展深度学习在各个领域取得了显著的成果如自然语言处理图片生成工业数字化等。为了提高模型的性能研究者们不断尝试增加模型的参数数量从而诞生了大模型这一概念。本文讨论的大模型将以平时指向比较多的大语言模型为例来进行相关介绍。2、大模型的基本原理与特点大模型的原理是基于深度学习它利用大量的数据和计算资源来训练具有大量参数的神经网络模型。通过不断地调整模型参数使得模型能够在各种任务中取得最佳表现。通常说的大模型的“大”的特点体现在参数数量庞大、训练数据量大、计算资源需求高等。很多先进的模型由于拥有很“大”的特点使得模型参数越来越多泛化性能越来越好在各种专门的领域输出结果也越来越准确。现在市面上比较流行的任务有AI生成语言ChatGPT类产品、AI生成图片Midjourney类产品等都是围绕生成这个概念来展开应用。“生成”简单来说就是根据给定内容预测和输出接下来对应内容的能力。比如最直观的例子就是成语接龙可以把大语言模型想象成成语接龙功能的智能版本也就是根据最后一个字输出接下来一段文章或者一个句子。一个基本架构三种形式当前流行的大模型的网络架构其实并没有很多新的技术还是一直沿用当前NLP领域最热门最有效的架构——Transformer结构。相比于传统的循环神经网络RNN和长短时记忆网络LSTMTransformer具有独特的注意力机制Attention这相当于给模型加强理解力对更重要的词能给予更多关注同时该机制具有更好的并行性和扩展性能够处理更长的序列立马成为NLP领域具有奠基性能力的模型在各类文本相关的序列任务中取得不错的效果。根据这种网络架构的变形主流的框架可以分为Encoder-Decoder, Encoder-Only和Decoder-Only其中1Encoder-Only仅包含编码器部分主要适用于不需要生成序列的任务只需要对输入进行编码和处理的单向任务场景如文本分类、情感分析等这类代表是BERT相关的模型例如BERTRoBERTALBERT等2Encoder-Decoder既包含编码器也包含解码器通常用于序列到序列Seq2Seq任务如机器翻译、对话生成等这类代表是以Google训出来T5为代表相关大模型。3Decoder-Only仅包含解码器部分通常用于序列生成任务如文本生成、机器翻译等。这类结构的模型适用于需要生成序列的任务可以从输入的编码中生成相应的序列。同时还有一个重要特点是可以进行无监督预训练。在预训练阶段模型通过大量的无标注数据学习语言的统计模式和语义信息。这种方法可以使得模型具备广泛的语言知识和理解能力。在预训练之后模型可以进行有监督微调用于特定的下游任务如机器翻译、文本生成等。这类结构的代表也就是我们平时非常熟悉的GPT模型的结构所有该家族的网络结构都是基于Decoder-Only的形式来逐步演化。可以看到很多NLP任务可能可以通过多种网络结果来解决这也主要是因为NLP领域的任务和数据的多样性和复杂性以及现代深度学习模型的灵活性和泛化能力具体哪种结构有效一般需要根据具体场景和数据通过实验效果进行选择。3、训练三步骤初步认识了大模型长什么样了接下来一起来看看如何训练出一个大模型。训练方式这里主要参考OpenAI发表的关于InstructGPT的相关训练步骤主流的大模型训练基本形式大多也是类似的1、预训练Pretraining预训练是大模型训练的第一步目的是让模型学习语言的统计模式和语义信息。主流的预训练阶段步骤基本都是近似的其中最重要的就是数据需要收集大量的无标注数据例如互联网上的文本、新闻、博客、论坛等等。这些数据可以是多种语言的并且需要经过一定的清洗和处理以去除噪音无关信息以及个人隐私相关的最后会以tokenizer粒度输入到上文提到的语言模型中。这些数据经过清洗和处理后用于训练和优化语言模型。预训练过程中模型会学习词汇、句法和语义的规律以及上下文之间的关系。OpenAI的ChatGPT4能有如此惊人的效果主要的一个原因就是他们训练数据源比较优质。2、 指令微调阶段Instruction Tuning Stage在完成预训练后就可以通过指令微调去挖掘和增强语言模型本身具备的能力这步也是很多企业以及科研研究人员利用大模型的重要步骤。Instruction tuning指令微调是大模型训练的一个阶段它是一种有监督微调的特殊形式旨在让模型理解和遵循人类指令。在指令微调阶段首先需要准备一系列的NLP任务并将每个任务转化为指令形式其中指令包括人类对模型应该执行的任务描述和期望的输出结果。然后使用这些指令对已经预训练好的大语言模型进行监督学习使得模型通过学习和适应指令来提高其在特定任务上的表现。为了让模型训练更加高效和简单这个阶段还有一种高效的fine-tuning技术这为普通的从业者打开了通向使用大模型的捷径。Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)旨在通过最小化微调参数的数量和计算复杂度达到高效的迁移学习的目的提高预训练模型在新任务上的性能从而缓解大型预训练模型的训练成本。在训练过程中预训练模型的参数保持不变只需微调少量的额外参数就可以达到与全量微调相当的性能。目前很多研究对PEFT方法进行了探索例如Adapter Tuning和Prefix Tuning等。其中Adapter Tuning方法在面对特定的下游任务时将预训练模型中的某些层固定只微调接近下游任务的几层参数。而Prefix Tuning方法则是在预训练模型的基础上添加一些额外的参数这些参数在训练过程中会根据特定的任务进行更新和调整。工业界现在常用的Adapter Tuning的技术是Low-Rank AdaptationLoRA 。它通过最小化微调参数的数量和计算复杂度实现高效的迁移学习以提高预训练模型在新任务上的性能。LoRA 的核心思想是将预训练模型的权重矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积。通过这种分解可以显著减少微调参数的数量并降低计算复杂度。该方式和机器学习中经典的降维的思想很类似类似地LoRA 使用了矩阵分解技术中的奇异值分解 (Singular Value Decomposition, SVD) 或低秩近似 (Low-Rank Approximation) 方法将原始权重矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积。在微调过程中LoRA 只更新这两个低秩矩阵的参数而保持其他预训练参数固定不变。这样可以显著减少微调所需的计算资源和时间并且在很多任务上取得了与全量微调相当的性能。LoRA技术的引入使得在大规模预训练模型上进行微调更加高效和可行为实际应用提供了更多可能性。3、对齐微调Alignment Tuning主要目标在于将语言模型与人类的偏好、价值观进行对齐其中最重要的技术就是使用RLHFreinforcement learning from human feedback来进行对齐微调。Step 1.预训练模型的有监督微调先收集一个提示词集合并要求标注人员写出高质量的回复然后使用该数据集以监督的方式微调预训练的基础模型。Step 2.训练奖励模型这个过程涉及到与人类评估者进行对话并根据他们的反馈来进行调整和优化。评估者会根据个人偏好对模型生成的回复进行排序从而指导模型生成更符合人类期望的回复。这种基于人类反馈的训练方式可以帮助模型捕捉到更多人类语言的特点和习惯从而提升模型的生成能力。Step 3.利用强化学习模型微调主要使用了强化学习的邻近策略优化PPOproximal policy optimization 算法对于每个时间步PPO算法会计算当前产生和初始化的KL散度根据这个分布来计算一个状态或动作的预期回报然后使用这个回报来更新策略达到对SFT模型进一步优化。但是这种算法存在一些比较明显的缺点比如PPO是on-policy算法每一次更新都需要收集新的样本这就会导致算法的效率低下并且更新是在每次训练时进行的因此策略更新比较频繁这就会导致算法的稳定性较差。所以当前有很多新的技术出来替代RLHF技术直接偏好优化DPO是一种对传统RLHF替代的技术作者在论文中提出拟合一个反映人类偏好的奖励模型将奖励函数和最优策略之间的映射联系起来从而把约束奖励最大化问题转化为一个单阶段的策略训练问题。然后通过强化学习来微调大型无监督语言模型以最大化这个预估的奖励。这个算法具有简单有效和计算轻量级的特点不需要拟合奖励模型只需要进行单阶段训练也不需要大量的超参数调节所以在响应质量方面也通常优于传统的RLHF。另外还有RLAIF从采样方式生成训练奖励模型的评分的角度来替代原有的PPO的RLHF进行训练。DPO方法对齐微调是一个关键的阶段这一阶段使用强化学习从人类反馈中进行微调以进一步优化模型的生成能力。它通过与人类评估者和用户的互动不断优化模型的生成能力以更好地满足人类期望和需求。4、Prompt作为大模型的一个技术分支很多人接触大模型的第一步就是写prompt而这的确也是大模型发展的其中一个重要方向技术也是很多实际运用问题解决的关键步骤。Prompt技术的基本思想是通过给模型提供一个或多个提示词或短语来指导模型生成符合要求的输出。本质上是通过恰当的初始化参数也就是适当的输入语言描述来激发语言模型本身的潜力。例如在文本分类任务中我们可以给模型提供一个类别标签的列表并要求它生成与这些类别相关的文本在机器翻译任务中我们可以给模型提供目标语言的一段文本并要求它翻译这段文本。Prompt根据常用的使用场景可以概括为以下四种Zero-Shot Prompt:在零样本场景下使用模型根据提示或指令进行任务处理不需要针对每个新任务或领域都进行专门的训练这类一般作为训练通用大模型的最常见的评估手段。Few-Shot Prompt:在少样本场景下使用模型从少量示例中学习特定任务利用迁移学习的方法来提高泛化性能该类prompt也是很多实际应用案例都采取来进行大模型微调训练的方式。**Chain-of-thought prompt**这类prompt常见于推理复杂任务它通过引导模型逐步解决问题以一系列连贯的步骤展示推理的思路和逻辑关系。通过这种逐步推理的方式模型可以逐渐获得更多信息并在整个推理过程中累积正确的推断。Multimodal prompt这类prompt包含的信息就更丰富主要是将不同模态的信息如文本、图像、音频等融合到一起形成一种多模态的提示以帮助模型更好地理解和处理输入数据。比如在问答系统中可以将问题和相关图像作为多模态输入以帮助模型更好地理解问题的含义和上下文背景并生成更加准确和全面的答案。在具体实践中根据场景设计合适的prompt进行优化评估也是大模型工程中重要的一步对大模型准确率和可靠性提升是必不可少的这步也是将模型潜在强大能力兑现的关键一环。5、大模型应用当前大模型已经在很多领域开始产品化落地除了ChatGPT这类大家熟知的产品主要还有以下一些主流的应用1办公Copilot类产品微软首先尝试使用大模型能力来接入旗下的Office系列软件在Word中可以对文档进行总结并提出修改编辑的建议也可以对所给的文章进行总结此前一直头疼Excel各种复杂操作的用户现在也降低了使用门槛可以直接通过描述就处理数据PowerPoint中通过对提出要求识别就能自动生成一份展示内容在Outlook中直接使用自然语言来生成邮件内容等功能实现真正的AI秘书。2Github Copilot类产品直接通过对话方式进行各种功能代码的生成包括帮忙写测试用例解释代码片段和debug程序问题这个功能对解放程序员生产力取得了革命性的进步能让开发人员更多的关注到业务理解系统设计架构设计等更高级需求的事情上。2教育知识类产品得益于大模型强大的理解以及知识储备很多公司也嵌入其知识类产品进行应用比如chatPDF就可以帮助经常看论文的科研人员快速地通过问答的方式进行文章的信息提取理解以及总结重要内容大大提升了阅读新论文的效率对于学习语言的人来说一款叫Call Annie的软件基本能取代口语老师的角色并且可以无限时间随时随地进行口语对话练习。4搜索引擎和推荐系统大模型可以应用于企业的搜索引擎和推荐系统通过深度学习算法对用户的搜索意图进行准确理解提供更精准的搜索结果和个性化的推荐内容。这有助于提升用户体验增加用户黏性提高企业的转化率和销售额。5公司业务定制化大模型大模型具有通用性能力但是在很多零样本的场景的表现依然比不上那个领域正在使用的产品例如在某些垂直领域包括工业领域医药领域管理领域等场景下进行专业问题研究型问题的使用依然需要特定场景的数据进行微调这种定制化的服务也能给企业带来巨大的效率提升和节省成本的收益属于比较有前景的业务。6计算相关上下游相关产业很多公司正在积极探索基于GPU、FPGA和ASIC等硬件加速制造技术以支持大模型的训练和推理速度。此外云计算技术的发展也为大模型的训练提供了更多的计算资源支持未来科技公司将积极探索基于云计算的分布式训练和推理技术。除这些外还包括算法优化、隐私和数据安全以及模型可解释性等方面的研究和应用每天还有很多大模型的应用正在不断涌现大模型在未来仍然有很大的发展潜力国内的优秀大模型代表例如百度文心大模型也正在搭建全系统产业化的大模型全景。6、大模型挑战大模型也存在一些现实挑战1.数据安全隐患一方面大模型训练需要大量的数据支持但很多数据涉及到机密以及个人隐私问题如客户信息、交易数据等。需要保证在训练大模型的同时保障数据安全防止数据泄露和滥用。OpenAI在发布ChatGPT模型的时候用了数月来保证数据安全以及符合人类正常价值观标准。2.成本高昂大模型的训练和部署需要大量的计算资源和人力资源成本非常高昂。对于一些中小型企业而言难以承担这些成本也难以获得足够的技术支持和资源。3.无法保障内容可信大模型会编造词句无法保障内容真实可信、有据可查。当前使用者只能根据自己需求去验证生成的内容是否真实可信很难具有权威说服力。4.无法实现成本可控直接训练和部署千亿级参数大模型成本过高企业级应用应使用百亿级基础模型根据不同需求训练不同的垂直模型企业则只需要负担垂直训练成本。但是如何实现高效的垂直训练如何控制成本仍是大模型面临的问题之一。以上挑战依然有很大空间值得改进需要进一步研究和探索新的技术和方法。比如可以采用数据加密、隐私保护等技术来保障数据安全可以通过改进模型架构、优化训练算法、利用分布式计算等方式来提高大模型的效率和性能此外还可以通过开源和共享模型资源来降低成本、促进大模型的普及和应用等方式。总结最后大模型的发展是当前人工智能时代科技进步的必然趋势甚至可以媲美工业革命般的历史意义。近期有MIT的研究者发现语言模型竟然能理解这个世界的时间和空间这项研究也进一步说明大模型还有很多隐藏的能力等着我们去发掘。长期看训练出通用人工智能技术AGI应该只是时间问题。作为相关从业人员可以开发更高效更稳定的训练算法不断探索大模型的上限作为普通人我们更需要拥抱这个技术至少在日常工作和生活中也能享受到其带来的巨大便利。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】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、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2、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。3、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。4、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。5、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。适用人群第一阶段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 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