一.参考网站
大模型系统学习：llm-course，狂飙13.5K Star，GitHub上最全的开源大模型教程 - 知乎
LLM/ChatGPT与多模态必读论文150篇(已更至第101篇)_chatgpt相关论文-优快云博客
https://github.com/modelscope/modelscope-classroom/tree/main/LLM-tutorial
大模型大全
https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
二.LLaMA
LLaMA模型（Large Language Model by Alibaba）训练时的数据结构主要基于Transformer架构，其训练数据是大规模的文本序列数据。具体训练过程可以概括如下：
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数据预处理：
- 训练数据通常包括大量的文本序列，这些文本可能来源于公开的互联网文本、书籍、新闻、对话等多种来源。
- 文本经过清理，去除无关信息，进行必要的文本规范化处理（如大小写转换、标点符号处理等）。
- 如果是字符级模型，文本会被拆分为字符序列；如果是基于词的模型，则需进行分词处理。
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序列化输入：
- 经过预处理的文本序列被转化为适合Transformer模型处理的形式，即一个包含多个tokens（词或字符）的序列。
- 为了包含位置信息，每个token会被附加一个位置编码（Positional Encoding）。
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模型结构：
- LLaMA模型采用了Transformer架构，该架构由多层自注意力机制（Self-Attention）构成的编码器和（或）解码器堆叠而成。
- 对于自回归模型（如GPT系列），模型通常只包含解码器部分，训练时基于历史序列预测下一个token。
- 对于双向模型（如BERT系列），模型包含编码器部分，允许模型同时考虑上下文的前后信息。
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训练目标：
- 训练目标是最大化模型在给定输入序列后生成正确token序列的概率，通常采用最大似然估计（MLE）或自注意力下的交叉熵损失函数进行优化。
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训练过程：
- 利用大规模GPU集群进行分布式训练，训练数据按批次输入模型，每批次包含多个序列样本。
- 通过反向传播算法更新模型参数，优化损失函数，使得模型在处理各类自然语言任务时具备更强的泛化能力。
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训练策略：
- 在训练过程中，可能采用学习率衰减、权重衰减、梯度裁剪、混合精度训练等多种优化策略，以提高模型训练效率和性能。
LLaMA模型通过上述数据结构和训练过程，学习到丰富的语言结构和语义知识，进而能在各种自然语言处理任务中表现出色。
二.GPT
AI绘画能力的起源：从VAE、扩散模型DDPM、DETR到ViT/Swin transformer_vq-vae多模态-优快云博客
从文本创建艺术，AI图像生成器的数据集是如何构建的_整数智能AI研究院的博客-优快云博客
GPT搭建使用
MiniGPT-4实现原理及其核心BLIP2模型实践：从代表性图文对数据集、BLIP2模型结构到调用实践
GitHub - modelscope/modelscope: ModelScope: bring the notion of Model-as-a-Service to life.
图像生成和图像解释
GitHub - lucidrains/DALLE2-pytorch: Implementation of DALL-E 2, OpenAI's updated text-to-image synthesis neural network, in Pytorch AIGC技术与应用全解析_cn--萍诚1号的博客-优快云博客
技术点：
在自然语言处理（NLP）中，直接提到“单针检索”和“多针检索”的概念并不常见。但如果将这两个概念借用到NLP的场景中，可以进行如下类比解释：
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单针检索：
- 类似比喻：可以理解为一种精确的、目标导向的信息检索或抽取方法，重点在于对单一信息源或线索进行深入挖掘，力求精确定位到所需信息。
- 实际应用举例：在一个简短的上下文中，或者在特定的文本区域，模型集中注意力去寻找和匹配某一特定信息点，如在问答系统中寻找最相关的问题答案。
-
多针检索：
- 类似比喻：可以看作是从多个维度、多个信息源或线索同时进行信息检索和综合分析的过程，覆盖范围更广，可能会涉及多个上下文或多个潜在信息片段的并行处理。
- 实际应用举例：在处理较大文本或复杂情境时，模型可能需要对多个相关段落或多种信息线索进行并发处理，例如在检索式问答系统中，模型不仅查看一个问题的直接上下文，还可能遍历整个文档库，通过多轮或分布式检索来聚合不同部分的相关信息。
在实际NLP技术中，这可能对应于不同的处理策略，如：
- 单针检索可能对应于具有精确注意力机制的模型，能够在一个较短上下文中迅速锁定目标信息。
- 多针检索可能代表一种多路并行或层次化的信息检索策略，比如使用多头注意力（Multi-Head Attention）机制的Transformer模型，可以从不同角度同时捕获文本中的多重信息线索。
请注意，以上解释是基于对“单针检索”和“多针检索”进行的创造性类比，并非NLP领域的标准术语。在具体的NLP技术文献或应用场景中，可能有不同的对应技术和实现方法。
3.
在自然语言处理（NLP）领域，Masked Sequence Packing 是一种将多个短序列打包在一起形成一个较长序列的技术，特别适用于训练像BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）这样的预训练模型，以及那些采用Masked Language Modeling（MLM）任务的模型。
Masked Sequence Packing 的主要作用：
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提高训练效率：通过将多个短序列拼接成一个序列，模型可以在一个前向传播过程中处理更多的有效信息，从而在同样的计算资源下，提升训练数据的利用率。
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学习长距离依赖：尽管单个序列的长度有限制，但是通过序列打包，模型有机会在同一个训练样本中学习跨越多个短序列的上下文依赖关系，增强了模型处理长文本的能力。
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节省显存：相比于为每个短序列单独创建一个batch，序列打包可以减少内存开销，特别是在处理GPU等硬件资源有限的情况下，这种方法尤为重要。
具体做法是，首先选取若干个较短的文本序列，然后在这些序列之间插入特殊的分隔符标记（例如 [SEP] 或者 [MASK]），并将部分词语替换为 [MASK] 标记进行遮蔽，模型在训练时需要根据上下文预测出被遮蔽的词。这样，模型就可以在一个较大的上下文范围内进行学习，同时解决了处理长序列的问题。在BERT等模型中，这种技术是预训练期间用来学习通用语言表示的重要组成部分。
4.n-gram
n-gram是指文本中连续的n个单词或字符的组合，用于分析语言模式和评估生成文本的质量。n-gram的具体值（如n=1, 2, 3等）会影响分析的粒度和匹配度，具体如下：
- 1-gram（Unigram）：一个单独的单词。例如，对于句子“我喜欢学习”，1-grams是“我”，“喜欢”，“学习”。
- 2-gram（Bigram）：两个相邻单词的组合。例如，对于同一句话，2-grams是“我喜欢”，“喜欢学习”。
- 3-gram（Trigram）：三个连续的单词组合。对于“我喜欢学习”，3-gram是“我喜欢学习”。
n-gram的用途
- 语言模型：n-gram可用来估计词语在句子中的出现概率，是自然语言处理模型的基础。
- 评估生成文本：在评估机器翻译或生成式AI的质量时，计算生成文本与参考文本的n-gram匹配数量可帮助衡量内容一致性。例如，BLEU指标使用n-gram匹配来评估机器翻译的质量。
n-gram通过捕捉上下文单词组合来提高模型对语言的理解，有助于预测和生成更流畅、准确的文本。
5.LLaMA和BERT区别
LLaMA (Large Language Model Meta AI) 和 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 都是自然语言处理领域的重要模型，但它们的架构、训练方式和应用场景存在显著差异。以下是主要区别：
1. 架构
- BERT：基于双向Transformer编码器架构，这意味着BERT模型在处理文本时可以同时看到每个词语的前后文信息，从而更好地理解句子结构和词语间的关系。
- LLaMA：使用解码器架构，类似GPT系列，是一种自回归模型。LLaMA只能利用前文信息逐步预测下一个词，更擅长于生成流畅、连贯的长文本，但无法像BERT一样同时处理词的双向上下文。
2. 训练目标
- BERT：采用**掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）**的训练方法，训练时随机遮掩句子中的部分词，要求模型预测这些被遮掩的词。这种方法增强了模型对上下文的理解，使其在理解性任务（如情感分析、文本分类）中表现突出。
- LLaMA：采用自回归语言模型，即给定前文生成下一个词。这种方式更适合生成自然语言内容，使得LLaMA在对话、文本生成等生成式任务上表现更好。
3. 双向与单向性
- BERT：为双向模型，可以同时利用词的左右上下文信息，因此在问答、信息抽取等需要精确上下文理解的任务中效果更佳。
- LLaMA：为单向（左到右）模型，虽然在生成文本的连贯性上表现优异，但在理解复杂双向语境时不如BERT。
4. 应用场景
- BERT：常用于文本分类、情感分析、命名实体识别和问答系统等任务，主要集中在理解性任务。
- LLaMA：主要用于生成任务，如文本生成、对话系统等，擅长在复杂对话和长文本生成中保持连贯性。
5. 模型规模和开放性
- BERT：有多个不同规模的版本（如BERT-Base, BERT-Large），较为轻量，适合短文本和一般NLP任务。
- LLaMA：提供了多个大型版本（如7B、13B、65B等），参数规模较大，更适合高需求的生成任务，但也需更多计算资源。
总结
BERT更适合NLP理解任务，特别是在短文本的理解和上下文分析方面表现出色；而LLaMA则专长于生成任务，更适合生成式对话和长文本生成。
LLaMA和BERT虽然都是强大的自然语言处理模型，但由于架构和训练目标的不同，它们在应用场景中表现各异。以下是一些具体例子说明它们的区别：
1. 问答系统
- BERT：由于BERT采用双向编码，可以同时利用前后文来理解每个词在句子中的确切含义。例如，假设问题是“谁发明了相对论？”，BERT能够读取完整句子上下文来识别正确答案“爱因斯坦”，即使问题中并未提到他，BERT在理解精确短文本时表现优异。
- LLaMA：在生成式任务中更为出色，比如让模型编写“解释相对论原理的简要概述”。LLaMA会通过逐步生成回答，提供完整且流畅的解释。因此，LLaMA更适合长回答生成，而BERT擅长直接提取现成答案。
2. 情感分析
- BERT：在情感分析任务中，BERT能够捕捉到句子中单词的细微情绪变化，比如“我觉得这部电影还可以，但没有期待的那么好”。BERT可以利用双向上下文来理解“还可以”和“没有期待的那么好”之间的微妙对比，从而判断整体情感为中立。
- LLaMA：若任务是“请生成对这部电影的详细评论”，LLaMA会利用上下文生成一个自然的、连贯的长文本评论。LLaMA适合需要自由生成内容的任务，比如在描述产品或电影评论时生成细节丰富的文本。
3. 长文本生成
- BERT：如果给定一个短文本，要求填补其中的空白（如“今天的天气____，适合去____。”），BERT会利用上下文生成适合的词语，如“晴朗、海滩”，以补足原句。BERT的填空式生成效果佳，但不适合生成长篇连贯文本。
- LLaMA：假如任务是生成一个完整的故事情节或长篇文章，LLaMA更擅长在初始提示后生成一段流畅的文本。例如，用户输入“这是一个关于两个朋友的探险故事…”，LLaMA可以生成一个详细的故事情节，包括多个段落和细节，这对于需要持续上下文一致性的任务尤为有用。
4. 信息提取 vs. 自由文本生成
- BERT：在“找出句子中的日期”或“找出某段文本的主旨”任务中，BERT会在现有文本中定位关键信息，例如识别句子中具体的日期、地点或主题。它在信息提取任务中表现良好。
- LLaMA：假如任务是描述某事件的可能影响，例如“描述全球变暖对小岛国家的潜在影响”，LLaMA可以通过生成自然语言内容来阐述海平面上升、气候变化等因素的影响，非常适合分析性或预测性描述任务。
总结
BERT擅长于精确的信息提取和短文本理解任务，如问答、情感分析、填空任务；LLaMA则更擅长生成自然、连贯的长文本，在自由文本生成任务上表现突出，比如编写故事、解释复杂概念。
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