[已完结]体系课-LLM算法工程师全能实战训练营

/s/1-pNfSF4pMuNHo8z0Lc2uVQ 提取码: wy83 一、什么是LLM？ LLM是一种使用深度学习算法来处理语言数据的模型。与传统的基于规则的语言处理系统不同，LLM依赖于大量的语料数据来学习语言的规律和结构。其训练过程主要是通过大量的文本数据，使用大规模的神经网络模型，来捕捉语言中的语法、语义、上下文关系等信息。 二、LLM的特点 规模庞大：LLM通常由数亿、数十亿甚至数千亿个参数构成，这使它们能从海量的文本数据中学习到丰富的语言特征。多任务能力：LLM不仅能够完成文本生成任务，还能进行问答、翻译、摘要生成等多种任务。上下文建模：LLM擅长理解长文本中的上下文关系，可以考虑到更长的依赖关系，而不像传统语言模型只能处理短范围的上下文。 三、LLaMA —— Meta 大语言模型 LLaMA 语言模型全称为 “Large Language Model Meta AI”，是 Meta 的全新大型语言模型（LLM），这是一个模型系列，根据参数规模进行了划分（分为 70 亿、130 亿、330 亿和 650 亿参数不等）。 其中 LaMA-13B（130 亿参数的模型）尽管模型参数相比 OpenAI 的 GPT-3（1750 亿参数） 要少了十几倍，但在性能上反而可以超过 GPT-3 模型。更小的模型也意味着开发者可以在 PC 甚至是智能手机等设备上本地运行类 ChatGPT 这样的 AI 助手，无需依赖数据中心这样的大规模设施。 四、Lit-LLaMA —— 基于 nanoGPT 的语言模型 Lit-LLaMA 是一个基于 nanoGPT 的 LLaMA 语言模型的实现，支持量化、LoRA 微调、预训练、flash attention、LLaMA-Adapter 微调、Int8 和 GPTQ 4bit 量化。 主要特点：单一文件实现，没有样板代码；在消费者硬件上或大规模运行；在数值上等同于原始模型。 Lit-LLaMA 认为人工智能应该完全开源并成为集体知识的一部分。但原始的 LLaMA 代码采用 GPL 许可证，这意味着使用它的任何项目也必须在 GPL 下发布。这 “污染” 了其他代码，阻止了与生态系统的集成。Lit-LLaMA 永久性地解决了这个问题。 五、掌握大模型技术你还能拥有更多可能性： 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程； • 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用； • 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域； • 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。 可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。 六、什么是模型 牛顿运动定律并不是“先知”告诉牛顿的，而是牛顿本人经过观察、测量、记录、思考、假设、验证等一系列步骤后总结出来的。 这个总结的过程就是建立模型的过程，最后得到的结论就是一个模型。有些模型是有名字的，比如“牛顿第一、第二、第三运动定律”。 根据建立的模型，我们可以直接计算出给定条件（输入）下我们关心的问题的结果是什么（输出），这也就是用模型进行“预测”的过程，这一过程有时候也叫做“推理”。 为人类语言文本建立的模型就是语言模型。大语言模型的“大”体现在模型的参数量很多，比如 ChatGPT 有 1750 亿个参数。 任何模型都有某种特定的基本结构，以及用于拟合数据的一定数量的“旋钮”（参数），只有当这些“旋钮”都旋到合适的位置时，模型才能有预期的表现。 电视机有很多旋钮，比如频道选择旋钮、音量旋钮、明亮度旋钮等，用来完成多种功能。 幸运的是，我们只需要调整有限的几个旋钮就能让电视机有效工作。相反，要让 ChatGPT 这样的大语言模型有效工作，需要让 1750 亿个旋钮处于正确的位置。 七、挖掘大语言模型能力的关键技术 1、扩展：Transformer 语言模型存在明显的扩展效应，更大的模型/数据规模和更多的训练计算通常会导致模型能力的提升。作为两个代表性的模 型，GPT-3 和 PaLM 通过增加模型规模分别达到了 1750 亿 和 5400 亿。 2、训练：分布式训练算法是学习 LLM 网络参数所必需的，其中通常联合使用各种并行策略。为了支持分布式训练，已经发布了一些优化框架来促进并行算法的实现和部署，例如 DeepSpeed和 Megatron-LM。 3、能力引导：预训练后的 LLM 在大规模语料库上有成为通用任务求解器的潜力，但执行特定任务时能力未必显式。可设计任务指令或 ICL 策略激发能力，如 CoT 提示含中间推理步骤对复杂推理任务有效。还可用自然语言任务描述对 LLM 进行指令微调以提高泛化能力。 4、对齐微调：InstructGPT 设计了一种有效的微调方法，使 LLM 能够 按照期望的指令进行操作，其中利用了基于人类反馈的强化 学习技术。采用精心设计的标注策略，它将人类反馈纳入训练循环中。ChatGPT 实际上采用类似于 InstructGPT 的技术，在产生高质量、无害的回答方面表现出很强的对齐能 5、工具操作：利用外部工具可以进一步扩展 LLM 的能力。例如，LLM 可以利用计算器进行准确计算， 利用搜索引擎检索未知信息。