大模型书籍丨国内顶尖院校出品，非常火爆的LLM大模型入门中文书来了

最近有一本人工智能入门的书比较火，这本书集合了最新的产品、技术，并通过顶尖院校的教授书写而成。我今天阅读了第一章，感觉浅显易懂，顺便把笔记也做出来了，供大家参考。

在这里插入图片描述

大语言模型入门

第一部分背景与基础知识

第一章引言

1.1 语言模型的发展历程

语言模型旨在对人类语言的内在规律进行建模，从而预测词序列中的未来词或词元的概率。语言模型的发展可以分为以下四个主要阶段：

统计语言模型（Statistical Language Model, SLM） :

基于统计学习方法。
使用马尔可夫假设建立语言序列的预测模型。
uy采用固定长度的上下文词预测下一个词的出现概率（n-gram模型）。
高阶统计语言模型因需要估计大量转移概率，常面临数据稀疏问题。
平滑策略如回退估计和古德-图灵估计被用来缓解数据稀疏问题，但高阶上下文的刻画能力仍较弱。

神经语言模型（Neural Language Model, NLM） :

使用神经网络建模文本序列生成，如循环神经网络（RNN）。
引入分布式词表示（词嵌入），用低维稠密向量表示词汇的语义。
解决了数据稀疏问题，能够更好地刻画隐含语义特征。
word2vec模型通过浅层神经网络学习分布式词表示，提升了自然语言处理任务性能。

预训练语言模型（Pre-trained Language Model, PLM） :

通过大量无标注数据训练神经网络，如ELMo使用双向LSTM。
BERT模型采用了仅有编码器的Transformer架构，预训练任务为预测被掩盖的词元。
GPT-1采用了解码器架构，使用下一个词元预测进行预训练。
预训练语言模型确立了“预训练-微调”范式，通过大规模无标注文本建立基础能力，再使用有标注数据进行微调。

大语言模型（Large Language Model, LLM） :

通过增加模型参数规模和数据规模显著提升性能。
大语言模型如GPT-3可以通过上下文学习解决下游任务，具备涌现能力（如上下文学习和思维链）。
代表性应用如ChatGPT展示了卓越的人机对话能力。

大语言模型的能力特点

大语言模型的主要能力特点包括：

丰富的世界知识：通过超大规模文本数据的预训练，学习到丰富的世界知识。
通用任务解决能力：通过预测下一个词元的预训练任务，建立强大的通用任务解决能力。
复杂任务推理能力：在复杂任务中展现出强大的推理能力。
人类指令遵循能力：具备良好的人类指令遵循能力，可以通过自然语言描述下达任务指令。
人类对齐能力：通过强化学习和人类反馈，建立较好的人类对齐能力。
工具使用能力：具备可拓展的工具使用能力，可以通过微调和上下文学习掌握外部工具的使用。

1.3 大语言模型关键技术概览

大语言模型的关键技术包括：

规模扩展：参数、数据、算力三个方面的规模扩展对于模型性能有重要影响，扩展法则量化了这种关系。
高质量数据：高质量、超大规模数据是大语言模型成功的关键基础。
Transformer架构：自注意力机制能够建模长程序列关系，并且对硬件友好，支持并行训练。
微调与人类对齐：通过指令微调和人类反馈的强化学习技术，提升模型的指令遵循能力和对齐能力。

第二章基础介绍

2.1 大语言模型的构建过程

大语言模型的构建过程包括大规模预训练和指令微调与人类对齐两部分。

2.1.1 大规模预训练

预训练的目标：通过大量无标注的文本数据，模型能够学习语言的结构和语义，从而在下游任务中表现出色。
数据收集：
- 通用文本数据：从互联网、书籍、文章等获取广泛的语言数据。
- 专用文本数据：针对特定领域的数据，如医学、法律等。
预训练任务：模型通过预测下一个词元来进行训练，这一任务被称为语言模型任务。
- 语言模型任务：给定一个上下文，预测下一个词元。
- 去噪自编码任务：掩盖输入文本中的部分词元，让模型预测这些被掩盖的词元。

2.1.2 指令微调与人类对齐

指令微调：
- 目的：将模型从通用语言理解能力调整为能够执行特定任务。
- 方法：使用任务特定的数据对预训练模型进行微调，例如文本分类、情感分析等任务。
人类对齐：
- 目的：确保模型的输出符合人类的期望和伦理标准。
- 方法：使用基于人类反馈的强化学习（RLHF）技术，对模型进行进一步的调整和优化。

2.2 扩展法则

扩展法则描述了模型性能如何随着模型规模（参数数量）和数据规模（训练数据量）的增加而变化。

2.2.1 KM扩展法则

提出者：OpenAI
内容：
- 描述了模型性能与参数数量、训练数据量和计算量之间的关系。
- 随着参数数量的增加，模型性能显著提升，但需要更大的训练数据和计算资源来支持。

2.2.2 Chinchilla扩展法则

提出者：DeepMind
内容：
- 通过实验研究，进一步验证了扩展法则的有效性。
- 强调了高质量数据对模型性能的重要性。

2.2.3 关于扩展法则的讨论

讨论内容：
- 扩展法则揭示了规模扩展在模型性能提升中的关键作用。
- 随着参数和数据规模的增加，模型不仅能够更好地解决复杂任务，还能表现出一些新的能力。

2.3 涌现能力

涌现能力是指大语言模型在规模扩展后表现出的一些小模型所不具备的能力。

2.3.1 代表性的涌现能力

上下文学习：模型能够通过少量示例进行学习和推理。
思维链：模型能够进行复杂的逻辑推理和多步问题解决。
多任务学习：在不进行任务特定微调的情况下，模型能够解决多种不同类型的任务。

2.3.2 涌现能力与扩展法则的关系

关系描述：
- 扩展法则支持了涌现能力的产生，即通过大规模参数和数据训练，模型能够自然地获得这些能力。
- 这种能力的出现标志着模型从简单的语言理解向更高级的智能转变。

2.4 GPT系列模型的技术演变

GPT系列模型从GPT-1到GPT-4经历了多次技术迭代，每次迭代都在模型性能和能力上有显著提升。

2.4.1 早期探索

GPT-1：
- 基于Transformer解码器架构。
- 通过预测下一个词元进行预训练。
- 显示出良好的文本生成能力。

2.4.2 规模扩展

GPT-2：
- 增加了模型参数和训练数据规模。
- 显著提升了模型的文本生成质量和多样性。
- 展现出更强的上下文理解和生成能力。

2.4.3 能力增强

GPT-3：
- 进一步扩大参数规模（175B参数）。
- 展现出上下文学习和思维链能力。
- 支持多任务解决，无需特定任务微调。

2.4.4 性能跃升

GPT-4：
- 融入了多模态功能，支持图像和文本的联合处理。
- 在复杂推理和多步骤任务解决上表现出色。
- 进一步增强了通用任务解决能力和人类对齐能力。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

在这里插入图片描述

三、LLM大模型系列视频教程

在这里插入图片描述

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

在这里插入图片描述

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望