关于如何入门LLM，大多数回答都提到了调用API、训练微调和应用。但是大模型更新迭代太快，这个月发布的大模型打榜成功，仅仅过了一个月就被其他模型超越。训练微调也已经不是难事，有大量开源的微调框架（llamafactory、firefly等），你只要懂部署，配置几个参数就能启动训练。甚至现在有大量云上项目，你根本不需要部署，直接上传数据，就能启动。
这我让想起来之前的算法工程师都被调侃成调参师，新出一个大模型，下载下来跑一遍，运行一遍AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)，对于自己理解和入门大模型没有任何意义。
对于初学者如何入门，我的建议是从一个开源大模型入手，全面了解它的运行原理以及如何应用。可以将大模型比作一辆车，我开车无需理解车是如何做的，但是车出问题了，了解原理能够帮我们快速找到其中的问题。
为了更好入门大模型，我建议按照以下顺序学习，分为编程基础准备、大模型原理理解和大模型应用三个部分。
一、编程基础准备
1.熟练Python编程语言
我一般使用numpy用于数据处理，matplotlib用于画图分析（比如分析位置编码、注意力矩阵）,numpy很多函数与pytorch类似放后面讲，这里主要讲常用的matplotlib画图函数，学好matplotlib库有利于我们以可视化的角度去理解一些大模型原理。
plt.bar(x,y,width)
举个例子，画直方图分析llama3 8B中参数分布情况，可以发现有2个峰值，分别是embedding层和最后输出logits层，两者参数量一致。
plt.plot(x,y,width)
举个例子，画点图分析llama3 8B中的位置编码RoPE。在同一位置m下，可以发现向量中的元素，在i比较小的时候变化较快，i较大的时候变化较慢。
plt.colorbar(x,y)
举个例子，画热力图分析llama3 8B中的Attenion矩阵。我的intput为“The boy didn’t cross the street because he was too ”，要预测下一个词。观察第10行（分析注意力矩阵都是以行为单位）可以发现"he"这个toke与"boy"这个token关联度很高，而不是“street”这个token。
所以说画图很重要，深度学习本质上都是矩阵运算，单看数字看不出什么结论，需要结合画图等可视化工具分析。
2.熟悉pytorch等深度学习框架
目前主流大模型基本上都是用pytorch写的，pytorch语法太多了，下面介绍在LLM中常用的pytorch语法（排序不分先后）
(1).torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim...)
其中num_embeddings代表词表的大小，embedding_dim代表词向量的维度。embedding.weight的size为[num_embeddings，embedding_dim]。举个例子，输入索引i，输出embedding.weight 的第 i 行。
(2).torch.matmul(x,y) 、 x*y 、 torch.dot(x,y) 与 torch.mul(x,y)之间的区别
其中torch.matmul(x,y)代表矩阵相乘，torch.mul(x,y)与x*y均代表矩阵对应元素相乘， torch.dot(x,y)代表向量之间的点积。
(3).torch.full(size, fill_value)
(4).torch.triu(x)
用于注意力机制中的mask计算
(5). torch.outer(x,y)
一般用于大模型位置编码计算中，比如正弦余弦位置编码、相对位置编码、 旋转位置编码等。
(6). torch.view_as_complex(x)
大模型位置编码有两种计算方法，一种是在实数域计算、一种是复数域计算。该函数一般用于复数域计算。
(7). torch.view_as``_real(x)
同上
(8). 弄清楚torch.reshape(input,shape) 和torch.view(input,shape)
我建议从内存分配的角度来理解reshape。无论一个张量 shape 怎么改变，它的分量在内存中的存储顺序也是不变的。
(9). 弄清楚torch.transpose(tensor,dim0,dim1)和torch.permute(dim0, dim1, dim2, dim3)
两者均代表矩阵的转置，在二维的时候很容易想明白转置之后的情况，但是高维度的时候就糊涂了。举个例子：
上面这个三维数组例子，我定义为（batch，H，W），transpose(1,2)等效于长和宽转置。类似这样的例子我们已经练习过很多次了。
不过如何理解arr.transpose(0,1)?，batch和H维度转置没有物理含义。这需要借用矩阵stride概念来理解。
详解见:https://www.bilibili.com/video/BV1pN4y117rD
(10). torch.cat 和 torch.stack的区别
(11). 以及一些常用的数学计算公式torch.rsqrt、tensor.pow、torch.mean等等
二、大模型原理理解
整体要干什么？
简单来说通过基于Transformer架构预测下一个词出现的概率。就不放Attention is all you Need论文里的图了。我这里放一张llama3-8B的网络架构图。这个网络架构里的每一个模块，你都能手写出来，就算是大模型原理这一块入门了。
建议学习网络架构的时候带着问题去学习，不要局限于矩阵中的元素怎么乘，pytorch语法只是工具，真正需要做的是思考为什么这样做以及背后的数学含义。下面分享一下我亲身学习大模型原理中思考的一些问题，希望对大家有帮助。
1.自注意力机制的理解
-
了解单头注意力机制，什么是K矩阵、V矩阵和Q矩阵，以及如下公式为什么要除
-
分析为什么在注意力机制中要加入mask？
-
分析
attention is all you need这篇文章中的多头注意力机制（MHA），分析为什么要多头？单头注意力机制为什么不行？ -
分析为什么要搞Grouped-query Attention（GQA），它相比MHA的好处在哪里？以及应用在哪些方面。
上面四点弄明白，对于注意力机制差不多算入门了。
2.位置编码的理解
- Transformer架构为什么需要位置编码？它解决了常规NLP网络架构中的什么问题
- 绝对位置编码和相对位置编码，他们各有什么优点和缺点
- 为什么现在大模型都在用旋转位置编码RoPE？它在实数域和复数域的实现方式是怎样的？RoPE的缺点有哪些？顺带可以了解下最新的上下文位置编码CoPE。
- 大模型为什么有Long-Context问题以及如何利用位置编码去解决长文本问题？
3.前馈网络（feed forwad）的理解
- 为什么需要前馈网络？
- 为什么llama3要使用SwiGLU？
4.归一化（normalization ）
- 为什么需要归一化？
- batch normalization 、layer normalization有什么区别？为什么语言模型用layer normalization，不去用batch normalization？
- 详细理解layer normalization中RMS Norm，分析其相比常规layer normalization的优势。
5.推理
- 本质上每次推理都是一次吐一个字？如何加速推理？可以去了解KV Cache。
- 句子长度参差不齐，batch推理如何补齐长度？
- 如果最后大模型输出
logits取最大值，那么大模型生成式能力从何体现？这就需要去了解temperature和top p参数
三、大模型应用
1.微调训练
- 大模型训练分为预训练、指令微调和人类反馈强化学习。大模型训练对于硬件要求高，平民玩家没卡，建议去了解Lora、QLora等高效微调算法。
- 了解llamfactory、Firefly等大模型微调框架，自己做个数据集，在大模型的基础上微调子任务。
- 如果有卡，可以尝试多卡多机跑跑模型，因为我也没什么卡，所以没法给出建议。
2.RAG
- 思考为什么要RAG？RAG和Long Context之间是什么关系？
- RAG分为知识库构建、知识检索和智能问答，从零实现一个最简单的RAG。教程见https://zhuanlan.zhihu.com/p/696872562
- 在最简单RAG的基础上，学一学Faiss、Milvus等向量数据库，优化RAG中涉及的检索、知识存储
- 学一学成熟的RAG框架ragflow
3.Agent
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从零手写一个Agent框架，见
https://github.com/KMnO4-zx/TinyAgent
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学一学成熟的Agent框架langchain、dify等
如何学习大模型
现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。
作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。
我已将重要的AI大模型资料包括市面上 AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享 出来，需要的小伙伴可以扫取。
一、AGI大模型系统学习路线
很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。
二、AI大模型视频教程
三、AI大模型各大学习书籍
四、AI大模型各大场景实战案例
五、结束语
学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。
再者，学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值，提供更多的岗位以及副业创收，让自己的生活更上一层楼。
因此，学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。
