本文介绍了大语言模型LLM的基本概念、发展历程、能力特点及未来趋势。从BERT和GPT的预训练语言模型PLM技术到1750亿参数的GPT-3阐述了模型如何通过“预训练微调”实现高性能。文章还探讨了LLM的涌现能力、对齐人类需求、序列建模等特点并展望了更大参数模型、多模态大模型、AI for Science以及AI Agent等发展趋势为想要入门大模型学习的程序员提供了一条清晰的学习路径。1、大语言模型基本概念自 2018 年以 BERT 和 GPT 为代表的预训练语言模型PLM技术大幅刷新各类自然语言处理任务的性能上限已经成为人工智能领域的主流技术范式。预训练语言模型采用“预训练 微调”方法主要分为两步1将模型在大规模无标注数据上进行自监督训练得到预训练模型2将模型在下游各种自然语言处理任务上的小规模有标注数据进行微调得到适配模型。相比传统人工智能模型预训练模型在下游应用中具有数据成本低、通用性强、综合性能好等优势。大语言模型Large Language ModelLLM是指大规模预训练语言模型。2020 年 5 月OpenAI 发布了拥有 1750 亿参数 LLM 模型GPT-3能够完成文章撰写、对话问答、自动编程等复杂人工智能任务并且仅通过少量样本的学习就达到逼近人类的学习能力展现出迈向通用人工智能AGI的可行路径。由于 PLM 模型性能与模型参数、训练数据量呈现“伸缩定律”Scaling Law现象即模型参数、训练数据规模越大模型性能越好这激发了大语言模型研究热潮。大模型参数在 2018 年 -2022 年基本呈 10 倍增加趋势。国内外有许多有影响力的 LLM 被提出。2、大语言模型发展历程图 大模型发展历程上图展示了由深度学习引导的本轮人工智能大潮里程碑式成果。本轮深度学习浪潮可以最早从视觉领域发展起来2012 年图灵奖得主 Hinton 提出 AlexNet 在大规模视觉识别挑战赛 ImageNet 评测上大幅超越现有模型并首次在深度学习中引入 GPU 加速激发了深度学习的研究热潮。2012 至 2016 年间视觉领域成为深度学习的主导领域生成对抗网络 GAN、深度残差网络 ResNet 等创新技术应运而生。同时自然语言处理领域亦有所发展如文本词嵌入Word2Vec 和 Attention 机制的提出奠定了深度学习在 NLP 领域的基础尽管其在性能提升上并不显著。2017 年成为转折点Google提出的 Transformer 框架在机器翻译中取得显著进步其分布式学习和强大编码能力受到广泛关注。继而2018 年 Google 和 OpenAI 基于 Transformer 提出了预训练语言模型 BERT 和 GPT显著提高了NLP 任务的性能并展示出广泛的通用性。这标志着“预训练 微调”技术范式的开端。此后众多预训练模型相继涌现OpenAI 以 GPT-2、GPT-3、ChatGPT 等系列模型为代表持续引领大模型时代的浪潮。2022 年的 GPT-3首次将模型参数规模扩展至 1750 亿展示了少样本学习和复杂任务处理的能力显示出实现通用智能的巨大潜力开启了大模型时代。自 2018 年起NLP 预训练技术成为 AI 技术发展的主导力量并逐渐渗透到计算机视觉领域催生了 DALL-E2、GPT-4V等跨模态模型进一步推动了深度学习和人工智能的发展。此次大模型浪潮中OpenAI 成为该领域的绝对的领导者其提出了系列有影响力的大模型特别是 ChatGPT 的提出标志着大模型性能发生质变开创了人工智能的新变革。图表 2-7 展示了 OpenAI的系列模型发展历程。图 OpenAI 的 ChatGPT 发展历程3、大语言模型能力与特点大语言模型较传统人工智能模型呈现出如下能力和特点如图表 2-8 所示图 大语言模型的能力与特点· 涌现能力Emergent Abilities随着模型计算量和训练数据量的增加大语言模会涌现出上下文学习、指令遵循、思维链推理、交互认知等能力。这里上下文学习是指给定少量演示样本大模型就可以参考回答用户的问题具备了一举反三能力指令遵循是指用户给定任务描述文本指令大模型可以找指令要求回答问题思维链推理旨在大模型能够给出问题解答过程通过推理过程可以提升大模型回答准确率交互认知是指大模型具备与工具、环境等交互完成任务的能力。·· 对齐人类大模型涌现能力可以进一步与人类期望输出对齐。大模型可以与人类的需求、期望、价值观、伦理道德等进行深度对齐通过有监督微调和人类反馈强化学习等学习人类偏好反馈能够有效降低大模型的错误、虚假等“幻觉”内容生成提升大模型的忠诚性、可靠性、有帮助性等这是 ChatGPT 成功关键也是目前解决大模型安全的关键技术。OpenAI 团队提出了超级对齐的概念并给出了超级对齐四年计划。· 序列建模大语言模型技术能够对任何可以被序列化的事务进行压缩和学习。大语言模型采用 Transformer 架构通过将输入转化成 token 序列实现对输入的编码和理解。目前 Transformer 架构已经成为文本、视觉、语音等各种领域的大模型的核心架构实现了对各种模态数据编码能力。在文本之外我们可以通过序列化方法抽象、学习理解世界中的万事万物如语言可以转化成文本序列图像通过切分可以划分成 patch token 的序列DNA 可以以碱基为 token 划分成序列Agent 的工具调用可以划分成动作执行的序列电磁波可以转化成音频序列等。在大模型中这些序列都是词元Token序列。4.大语言模型发展趋势目前大语言模型发展的主要趋势可以概括为以下几个方向更大 模 型 参 数 由 于 大 模 型 性 能 与 模 型 参 数 呈 现“Scaling Law”扩展定律即在充分数据训练下模型参数规模越大模型的性能越好。同时模型参数规模越大模型的泛化性和复杂数据的编码能力也越好而且呈现更强的涌现能力。这激发了人们对更大模型的持续追求。许多超大规模参数模型被发布如 OpenAI 的 GPT-3175B、Google 的 PaLM540B、智源的“悟道 2.0”1750B等模型参数规模从过去的 5 年间参数规模增长 5000 倍2018 年几亿参数规模 BERT 发展到 2023 年万亿参数规模 GPT-4。多模态大模型多模态数据丰富无处不在互联网 90% 以上是图像与音视频数据文本不到 10%。多模态协同更符合人类感知与表达方式是机器实现类人智能重要途径。目前构建融合更多模态的大模型是当前大模型发展趋势。这一趋势是指将文本、图像、声音等多种模态的数据融合在一起通过大模型进行处理和理解。例如Midjourney 和 OpenAI 的 DALL-E2 能够根据文本描述生成相应的图像而 GPT-4 可以根据理解图像和文本跨模态理解和生成。这类模型的发展使得 AI 在视觉艺术、设计等领域的应用更加广泛和深入。AI for Science大模型 X这个方向强调将大语言模型应用于科学研究中例如药物发现、蛋白质结构预测等。大模型在这些领域的应用不仅能够加速数据分析和知识发现还能够提出新的科学假设和研究方向。例如2022 年 Google DeepMind 发布基于大模型的蛋白质结构预测模型 Alphafold预测准确性已达到与人类可比水平取得了重大突破极大地加速了生物医学领域的研究进程。清华大学将大模型应用于生医领域提出了 KV-PLM将生医文献数据中分子结构通过 SMILES 表达式的形式映射到自然语言然后对文字表达序列和生医文本进行掩码语言建模实现了分子表达式与文本描述的桥接在分子检索等领域任务上取得大幅提升。AI Agent是指开发能够更加自主、智能和互动的 AI 智能体。这些智能体可以在多种场景下协助人类如个人助理、客服机器人、教育辅助等。AI Agent 的发展不仅在于算法本身的优化还包括对人类行为和需求的理解以及与人类的交互能力。例如GPT-4 等大语言模型通过智能体形式如 ChatDev、AutoGPT、XAgent、AutoGen 等已被应用于软件开发、创作、营销、社会模拟等多种复杂场景任务处理展示更加强大的智能水平。比尔盖茨认为 AI Agent 是人工智能的未来。2023 年 11 月 OpenAI 开发者大会发布 AI Agent 开发平台 GPTs用户和开发者可以定制和商业化发布自己的 Agent将 AI Agent 发展推向了高潮。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】