1 大模型的价值

LLM模型对人类的作用，就是一个百科全书级的助手。有多么地百科全书，则用参数的量来描述，
一般地，大模型的参数越多，则该模型越好。例如，GPT-3有1750亿个参数，GPT-4可能有超过1万亿个参数。

2 大模型的在OS上的表现形式

大模型包含一个参数文件（二进制文件）和一个代码文件。

3 大模型的主流架构

transformer架构是当前大模型的主流架构，transformer的左边是encoder、右边是decoder。但实际的大模型的架构是only decoder的transformer架构，也就是只有图的右边部分。

4 预训练、微调和强化学习对大模型的作用

完成预训练的大模型，属于文档完善型大模型，只能续写或改写用户的输入。这是基础形态。
文档完善型大模型经过了微调，可以变成生成型助手型大模型（有能力回答用户的问题）。这是进阶形态。
生成型助手型大模型对于有些问题回答得不好或产生幻觉，就可以通过人类反馈的强化学习来提升大模型的回答质量。这是高阶形态。