Chat with Wiki - 大语言模型学习

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学习大型语言模型（LLM）的开发是一个系统性的过程，涵盖多个方面的知识和技能，以下是详细的学习路径和相关建议：

深度学习和自然语言处理基础
- 掌握机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。
- 熟悉自然语言处理基础，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。
理解 Transformer 和 BERT 等模型原理
- 深入了解 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。
- 掌握 BERT 的预训练和微调方法。
- 研读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。
学习 LLM 模型训练和微调
- 进行大规模文本语料预处理。
- 运用 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。
- 对 LLM 模型进行微调以实现特定任务迁移。
- 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。
LLM 模型优化和部署
- 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。
- 进行模型评估和可解释性研究。
- 实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。
- 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。
LLM 工程实践和案例学习
- 结合行业场景，开展个性化的 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
- 关注顶会最新论文、技术博客等资源。

此外，关于大语言模型介绍，您可以通过以下视频课程学习：

视频课程学习地址：https://youtu.be/zizonToFXDs
宝玉 XP 的翻译版本：https://www.youtube.com/watch?v=zfFA1tb3q8Y
Google 的教学视频《Introduction to Large Language Models|大语言模型介绍》，介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整以及 Google 的 Gen AI 开发工具。大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练，可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后，可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制，以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。大型语言模型的三个主要特征是：大型、通用性和预训练微调。“大型”既指训练数据集的巨大规模，也指参数的数量。“通用性”意味着这些模型足够解决常见问题。“预训练和微调”是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练，然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。使用大型语言模型的好处包括：一种模型可用于不同的任务；微调大型语言模型需要的领域训练数据较少；随着数据和参数的增加，大型语言模型的性能也在持续增长。此外，视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同，以及预训练模型的 LLM 开发与传统的 ML 开发的区别。在自然语言处理中，提示设计和提示工程是两个密切相关的概念，这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型：通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。

AI 教父 Hinton 最新万字精彩访谈中提到：

随着模型规模的扩大，其推理能力会得到提升。这种推理能力的提升类似于 AlphaGo 或 AlphaZero 的工作方式，它们通过蒙特卡罗推演来修改评估函数，从而提高推理精度。大型语言模型也应该开始通过推理来训练，而不仅仅是模仿人类的行为。
在多模态学习方面，引入图像、视频和声音等多种模式将极大地改变模型的理解和推理能力，特别是在空间理解方面。多模态模型可以通过更多的数据和更少的语言来进行学习，这将使其在未来占据主导地位。
在语言与认知的关系上，Hinton 提出了三种观点：符号观点、向量观点和嵌入观点。他认为，最合理的模型是将符号转换成大向量，但保留符号的表面结构，这样可以更好地理解和预测下一个符号。
Hinton 回顾了他在 2009 年提出使用 GPU 进行神经网络训练的早期直觉。他发现，使用 GPU 可以将运算速度提高 30 倍，这对于机器学习研究人员来说至关重要。他在 NIPS 会议上公开推荐了 NVIDIA 的 GPU，并向 NVIDIA 请求赞助，最终得到黄仁勋的支持。
Hinton 提出，模拟计算可以在较低的功率下运行大型语言模型，但每个硬件的特性都会有所不同，因此学习过程需要利用硬件的特定属性。然而，这种方法的局限性在于，当一个人去世后，他的大脑中的权重对其他人没有用处。相比之下，数字系统可以通过共享权重来提高效率，因为一旦有了权重，就可以在不同的计算机上复制相同的计算过程。这种方式使得数字系统在知识共享方面远胜于人类。
Hinton 还讨论了神经科学的时间尺度问题，指出在大脑中，权重改变的时间尺度很多，这是我们的神经模型尚未实现的。大脑使用快速权重进行临时记忆，而我们的模型由于需要处理大量不同的情况，所以无法实现这一点。

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References

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-关注顶会最新论文、技术博客等资源

2. 大语言模型介绍

视频课程学习地址：https://youtu.be/zizonToFXDs宝玉XP的翻译版本：https://www.youtube.com/watch?v=zfFA1tb3q8YGoogle的教学视频《Introduction to Large Language Models|大语言模型介绍》，介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整以及Google的Gen AI开发工具。大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练，可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后，可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制，以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。大型语言模型的三个主要特征是：大型、通用性和预训练微调。"大型"既指训练数据集的巨大规模，也指参数的数量。"通用性"意味着这些模型足够解决常见问题。"预训练和微调"是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练，然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。使用大型语言模型的好处包括：一种模型可用于不同的任务；微调大型语言模型需要的领域训练数据较少；随着数据和参数的增加，大型语言模型的性能也在持续增长。此外，视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同，以及预训练模型的LLM开发与传统的ML开发的区别。在自然语言处理中，提示设计和提示工程是两个密切相关的概念，这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型：通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。参考资料：

Hinton认为，随着模型规模的扩大，其推理能力会得到提升。这种推理能力的提升类似于AlphaGo或AlphaZero的工作方式，它们通过蒙特卡罗推演来修改评估函数，从而提高推理精度。大型语言模型也应该开始通过推理来训练，而不仅仅是模仿人类的行为。在多模态学习方面，Hinton认为引入图像、视频和声音等多种模式将极大地改变模型的理解和推理能力，特别是在空间理解方面。多模态模型可以通过更多的数据和更少的语言来进行学习，这将使其在未来占据主导地位。在语言与认知的关系上，Hinton提出了三种观点：符号观点、向量观点和嵌入观点。他认为，最合理的模型是将符号转换成大向量，但保留符号的表面结构，这样可以更好地理解和预测下一个符号。Hinton回顾了他在2009年提出使用GPU进行神经网络训练的早期直觉。他发现，使用GPU可以将运算速度提高30倍，这对于机器学习研究人员来说至关重要。他在NIPS会议上公开推荐了NVIDIA的GPU，并向NVIDIA请求赞助，最终得到黄仁勋的支持。Hinton提出，模拟计算可以在较低的功率下运行大型语言模型，但每个硬件的特性都会有所不同，因此学习过程需要利用硬件的特定属性。然而，这种方法的局限性在于，当一个人去世后，他的大脑中的权重对其他人没有用处。相比之下，数字系统可以通过共享权重来提高效率，因为一旦有了权重，就可以在不同的计算机上复制相同的计算过程。这种方式使得数字系统在知识共享方面远胜于人类。Hinton还讨论了神经科学的时间尺度问题，指出在大脑中，权重改变的时间尺度很多，这是我们的神经模型尚未实现的。大脑使用快速权重进行临时记忆，而我们的模型由于需要处理大量不同的情况，所以无法实现这一点。