2302_76215471的博客

内容概要：本文档是一篇面向非科班背景人士（如投资人）和对大语言模型（LLM）感兴趣的初学者的入门级技术原理指南。文档从人工智能基础出发，系统梳理了机器学习、深度学习的核心概念，涵盖多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及强化学习（RL），并重点剖析了自然语言处理（NLP）的发展历程。核心内容围绕Transformer架构展开，详细解读了其“自注意力”机制，并追溯了从ELMo、GPT、BERT到GPT-3、InstructGPT/ChatGPT的技术演进。文档深入探讨了预训练（Pre-training）、微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompting）、指令微调（Instruction-tuning）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）等关键技术范式，阐明了大语言模型如何通过海量数据预训练和对齐技术，实现强大的语言理解和生成能力。 适合人群：具备一定编程和数学基础（如微积分、线性代数、概率论）的非科班背景人士，如科技行业投资人、产品经理，以及希望系统了解大语言模型底层技术原理的研发人员和学生。 使用场景及目标：①帮助非技术人员理解大语言模型热潮背后的技术本质，理性评估AI技术的边界与潜力；②为技术人员提供从基础理论到前沿技术（如Transformer、Prompting、RLHF）的系统性知识框架，理解GPT、BERT等主流模型的设计理念与发展脉络；③厘清“预训练+微调”到“预训练+提示”的范式转变，掌握大模型时代的核心技术趋势。 阅读建议：本文档内容详实，覆盖面广，建议读者结合文中推荐的视频和图文资料（如3Blue1Brown、李沐、李宏毅的课程）进行辅助学习。对于初次接触的读者，可优先阅读第6章（NLP与语言模型）及第10-13章（Transformer、GPT、Prompting、RLHF），再回溯基础知识。文档强调动手实践，鼓励读者在理解原理后，亲自尝试编写和调试相关代码以加深理解。