LLM大模型教程——什么是AI大模型

news2025/4/4 16:41:21

引言

当GPT-4展现出惊人的上下文理解能力,当Stable Diffusion创造出媲美人类画师的图像作品,当AlphaFold2破解蛋白质折叠密码——这些里程碑事件标志着人工智能发展进入大模型主导的新纪元。本综述将深入解析这一技术革命的核心载体——AI大模型。

一、AI 大模型是什么​

概念:AI 大模型,本质上是基于深度学习理论构建的超大规模模型。这些模型借助海量数据训练,拥有强大的泛化能力,能够处理多种复杂任务。

大模型技术特征体现在三个维度:

1. 技术架构​革命

LLM 基于 Transformer 架构搭建。Transformer 采用自注意力机制,突破了传统循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在处理长序列数据时的局限,能够并行处理输入序列,极大提升了模型训练和推理的效率。​

2. 训练范式革命

通过自监督学习在海量无标注数据(如互联网文本、图像对)上训练,形成通用知识表征,从监督学习转向"预训练+提示工程"的新方法论。此外,强化学习技术的引入,使模型能依据人类反馈对生成结果进行优化,进一步提升模型的性能。​

3. 规模突破

“大” 的特性,赋予了大模型强大的语言理解和生成能力,以及出色的泛化性能。AI 大模型的 “大” 主要体现在三个方面:

  • 一是参数规模庞大,GPT - 3 拥有 1750 亿个参数,华为的盘古 - σ 模型参数规模更是达到 10000 亿。
  • 二是数据量巨大,如 Llama 2 在 2 万亿令牌上进行训练。
  • 三是对计算资源需求高,GPT - 4 的训练成本超过 1 亿美元。

二、关键概念与核心架构

1. 关键概念

  • 预训练(Pre-training):无监督训练,掩码语言建模(MLM),下一词预测(Next Token Prediction;

  • 监督微调(Supervised Fine-Tuning):SFT 是指在预训练好的LLMs的基础上,利用带有标签的数据集来进一步训练模型,使之能够执行特定的下游任务。

  • 强化学习对齐(RLHF):RLHF 是一种训练方法,它将强化学习(RL)与人类反馈相结合,以使大语言模型(LLMs)与人类的价值观、偏好和期望保持一致。主要包含两个组成部分:

    • 收集人类反馈来训练奖励模型:人类评估者通过对 LLM 输出的质量、相关性等因素进行评分或排名,提供反馈。然后使用这些反馈来训练一个奖励模型,该模型预测输出的质量,并在强化学习过程中作为奖励函数;

    • 使用人类反馈进行偏好优化&#x

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2327171.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

机器学习(八):K-Means聚类原理与实战

声明:未经允许禁止转载与抄袭。 前言 k k k均值( k k k-means)聚类算法是一种经典的无监督聚类算法,本文将深入解析其理论原理,并在真是数据集上进行算法实践,话不多说,请看下文。 算法原理 …

【stm32--HAL库DMA+USART+空闲中断不定长收发数据】

串口通信-Hal库实现不定长度收发,DMAUSART DMA串口STM32CUBEMX配置(工程创建)基础配置时钟配置工程配置 代码编写现象 DMA 在正式配置之前,我们先来一起简单了解一下DMA。DMA(Direct Memory Access,直接内…

【SPP】蓝牙串口配置中LM互操作性要求深度解析

在蓝牙协议栈中,链路管理器(Link Manager, LM)承担着链路建立、安全管理、功耗控制等核心功能。对于串行端口配置文件(SPP)而言,LM 的互操作性直接影响连接稳定性、数据安全性和设备功耗。本文基于蓝牙核心…

Java迭代器【设计模式之迭代器模式】

目录 一.前言 二.正文 1.我写的类为什么不能使用增强for(迭代器遍历) 2.代码健全性——迭代器常见的两个Exception 1.NoSuchElementException 2.ConcurrentModificationException 三.后言 一.前言 本篇面向对象主要为和我一样的小白,主要是对迭代器模式的浅…

Eclipse IDE

创建新的Java项目和类 在 Eclipse IDE 中创建一个新的 Java 项目和 Java 类的步骤如下: 1. 创建新的 Java 项目 打开 Eclipse IDE。在菜单栏中,点击 File > New > Java Project。在弹出的对话框中,输入项目名称(例如&…

计算机视觉算法实战——基于YOLOv8的自动驾驶障碍物实时感知系统

✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连 ✨ ✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连 ✨ ✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连✨ ​​​ ​​​​​​​​​ ​​ 引言:自动驾驶感知系统的关键挑战 自动驾驶技术正以前所未有的速度重塑交通出行方式&#xff…

【boost搜索引擎】下

boost搜索引擎 1. 编写搜索引擎模块 Searcher2. 编写 http_server 模块3. 编写前端模块4. 添加日志5. 补充 去掉暂停词6. 项目扩展方向 1. 编写搜索引擎模块 Searcher 这一模块主要提供建立索引,以及收到用户的发起的http请求通过Get方法提交的搜索关键字&#xff…

数据结构优化DP总结

单调栈:Codeforces Round 622 (Div. 2) C2. Skyscrapers (hard version) 简单来讲就是最后需要呈现出一个单峰数组,使得总高度最高。 最开始想到暴力枚举每一个元素都充当最高的“单峰”,但是这里的 n 过大,这样枚举肯定会TLE。 …

[Linux系统编程]进程间通信—system V

进程间通信—system V 1. System V 共享内存(Shared Memory)1.1 共享内存的建立过程1.2 共享内存函数2. System V 消息队列(Message Queues)3. System V 信号量(Semaphores)4. 总结前言: 之前所提的管道通信是基于文件的,OS没有做过多的设计工作。 system V 进程间通信…

第十四届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 B 组(部分题解)

文章目录 前言日期统计题意: 冶炼金属题意: 岛屿个数题意: 子串简写题意: 整数删除题意: 总结 前言 一年一度的🏀杯马上就要开始了,为了取得更好的成绩,好名字写了下前年2023年蓝桥…

分析sys高问题的方法总结

一、背景 sys高的问题往往属于底层同学更需要关注的问题,sys高的问题往往表现为几种情况,一种是瞬间的彪高,一种是持续的彪高。这篇博客里,我们总结一下常用的分析方法和分析工具的使用来排查这类sys高的问题。 二、通过mpstat配…

智谱发布AI Agent“AutoGLM沉思”,开启AI“边想边干”新时代

近日,智谱正式推出全新AI Agent产品——AutoGLM沉思,标志着人工智能从“思考”迈向“执行”的关键突破。该智能体不仅具备深度研究能力,还能自主完成实际操作,真正实现“边想边干”的智能化应用。 在演示环节,智谱展示…

使用Leaflet对的SpringBoot天地图路径规划可视化实践-以黄花机场到橘子洲景区为例

目录 前言 一、路径规划需求 1、需求背景 2、技术选型 3、功能简述 二、Leaflet前端可视化 1、内容布局 2、路线展示 3、转折路线展示 三、总结 前言 在当今数字化与智能化快速发展的时代,路径规划技术已经成为现代交通管理、旅游服务以及城市规划等领域的…

【小兔鲜】day02 Pinia、项目起步、Layout

【小兔鲜】day02 Pinia、项目起步、Layout 1. Pinia2. 添加Pinia到Vue项目3. 案例:Pinia-counter基础使用3.1 Store 是什么?3.2 应该在什么时候使用 Store? 4. Pinia-getters和异步action4.1 getters4.2 action如何实现异步 1. Pinia Pinia 是 Vue 的专…

PyTorch 激活函数

激活函数是神经网络中至关重要的组成部分,它们为网络引入了非线性特性,使得神经网络能够学习复杂模式。PyTorch 提供了多种常用的激活函数实现。 常用激活函数 1. ReLU (Rectified Linear Unit) 数学表达式: PyTorch实现: torch.nn.ReLU(inplaceFals…

魔塔社区使用llamafactory微调AI阅卷试题系统

启动 LLaMA-Factory 1. 安装 LLaMA-Factory 执行安装指令 git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -e ".[torch,metrics]"解决依赖冲突 如果遇到依赖冲突,可使用以下命令安装,不…

如何在 Unity3D 导入 Spine 动画

一、前言 《如何在 Unity3D 项目中导入 Spine 动画》,虽然在网上有很多这种文章,直接将问题交给 DeepSeek 也能得到具体的操作流程,但是照着他们提供的方法还是能遇到几个问题,比如: AI 回答没有提到 Unity 无法识别.…

论文笔记:ASTTN模型

研究现状 现有研究大多通过分别考虑空间相关性和时间相关性或在滑动时间窗口内对这种时空相关性进行建模,而未能对直接的时空相关性进行建模。受最近图领域Transformer成功的启发,该模型提出利用局部多头自关注,在自适应时空图上直接建立跨时…

2025-4-2 蓝桥杯刷题情况(分布式队列)

1.题目描述 小蓝最近学习了一种神奇的队列:分布式队列。简单来说,分布式队列包含 N 个节点(编号为0至N-1,其中0号为主节点),其中只有一个主节点,其余为副节点。 主/副节点中都各自维护着一个队列,当往分布式队列中添加…

【Java中级】10章、内部类、局部内部类、匿名内部类、成员内部类、静态内部类的基本语法和细节讲解配套例题巩固理解【5】

❤️ 【内部类】干货满满,本章内容有点难理解,需要明白类的实例化,学完本篇文章你会对内部类有个清晰的认知 💕 内容涉及内部类的介绍、局部内部类、匿名内部类(重点)、成员内部类、静态内部类 🌈 跟着B站一位老师学习…