我该如何利用文心一言、kimi等已有的大语言模型去作个性化训练？-WayToAGI

回答

已有的大语言模型如文心一言、kimi 等通常不支持个人进行个性化训练。

大语言模型的相关知识包括：

国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域。
大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强。
Transformer 是大语言模型训练架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。
大模型可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。
Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt，写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。
Fine tuning 是基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。

学习大型语言模型（LLM）的开发是一个系统性的过程，需要涵盖多个方面的知识和技能：

掌握深度学习和自然语言处理基础，包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。
理解 Transformer 和 BERT 等模型原理，掌握相关论文。
学习 LLM 模型训练和微调，包括大规模文本语料预处理，使用预训练框架，以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。
掌握 LLM 模型优化和部署，包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。
进行 LLM 工程实践和案例学习，结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。
持续跟踪前沿发展动态。

机器学习是人工智能的一个子领域，深度学习是机器学习的一个子领域，大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，具有生成式 AI 的特点。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

02-基础通识课

[title]02-基础通识课[heading1]智能纪要[heading2]总结大语言模型的介绍与原理国内大模型的分类：国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI蛋白质结构预测等。大模型的体验：以‘为什么我爸妈结婚的时候没有邀请我参加婚礼’和‘今天我坐在凳子上’为例，体验了Kimi、通义千问、豆包等大模型的回答和续写能力，发现回复有差异，且大模型基于统计模型预测生成内容。大语言模型的工作原理：大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强，参数用b链形容大小。Transformer架构：Transformer是大语言模型训练架构，17年出现用于翻译，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联，其工作原理是单词预测，通过嵌入、位置编码、自注意力机制生成内容，模型调教中有控制输出的temperature。关于大语言模型的原理、应用及相关概念Transformer模型原理：通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率，是一个偏向概率预测的统计模型。大模型幻觉：大模型通过训练数据猜测下一个输出结果，可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。Prompt的分类和法则：分为system prompt、user prompt和assistant prompt，写好prompt的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等，核心是与模型好好沟通。Fine tuning微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。RAG概念：未对RAG的具体内容进行详细阐述，仅提出了这个概念。

问：怎么系统学习 llm 开发？

[title]问：怎么系统学习llm开发？学习大型语言模型（LLM）的开发是一个系统性的过程，需要涵盖多个方面的知识和技能。以下是一些建议的学习路径和资源：1.掌握深度学习和自然语言处理基础-机器学习、深度学习、神经网络等基础理论-自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等-相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福cs224n等2.理解Transformer和BERT等模型原理- Transformer模型架构及自注意力机制原理- BERT的预训练和微调方法-掌握相关论文，如Attention is All You Need、BERT论文等3.学习LLM模型训练和微调-大规模文本语料预处理- LLM预训练框架，如PyTorch、TensorFlow等-微调LLM模型进行特定任务迁移-相关资源：HuggingFace课程、论文及开源仓库等4.LLM模型优化和部署-模型压缩、蒸馏、并行等优化技术-模型评估和可解释性-模型服务化、在线推理、多语言支持等-相关资源：ONNX、TVM、BentoML等开源工具5.LLM工程实践和案例学习-结合行业场景，进行个性化的LLM训练-分析和优化具体LLM工程案例-研究LLM新模型、新方法的最新进展6.持续跟踪前沿发展动态

融合RL与LLM思想，探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和探索「RL×LLM×WM>AI4S>AGI>ASI」

[title]融合RL与LLM思想，探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和探索「RL×LLM×WM>AI4S>AGI>ASI」[heading1]「上篇」[heading3]回归第一性原理[heading4]LLM洞察&阐释：LLM大家都已经再熟知不过了，为了承上启下，这里针对LLM再做一些简单的概念以及自认为一些关键内涵的回顾。从概念分类角度上看，大语言模型是深度学习的分支。其中：机器学习是人工智能（AI）的一个子领域，它的核心是让计算机系统能够通过对数据的学习来提高性能。在机器学习中，我们不是直接编程告诉计算机如何完成任务，而是提供大量的数据，让机器通过数据找出隐藏的模式或规律，然后用这些规律来预测新的、未知的数据。深度学习是机器学习的一个子领域，它尝试模拟人脑的工作方式，创建所谓的人工神经网络来处理数据。这些神经网络包含多个处理层，因此被称为“深度”学习。深度学习模型能够学习和表示大量复杂的模式，这使它们在诸如图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中非常有效。大语言模型是深度学习的应用之一，尤其在自然语言处理（NLP）领域。这些模型的目标是理解和生成人类语言。为了实现这个目标，模型需要在大量文本数据上进行训练，以学习语言的各种模式和结构。如ChatGPT，文心一言，就是一个大语言模型的例子。被训练来理解和生成人类语言，以便进行有效的对话和解答各种问题。如下图所示中LLM与ML、DL的关系：同时，LLM还有一个可以说独有的特点，即生成式AI，这也是区别与其它传统模型或训练任务的Uniqueness，表面上看，这种技术包括用于生成文本、图像、音频和视频等各种类型的内容的模型，其关键特性是，它不仅可以理解和分析数据，还可以创造新的、独特的输出，这些输出是从学习的数据模式中派生出来的。