LLM（大语言模型）深度解析，很直观很好懂！

最新推荐文章于 2025-05-04 09:00:00 发布
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文章标签： ai 大模型 LLM 人工智能 学习 llama 大语言模型
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一、LLM核心概念

LLM是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统，专门设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量的文本数据来学习语言的结构和用法，从而能够执行各种语言相关任务。以GPT系列为代表，LLM以其在自然语言处理领域的卓越表现，成为推动语言理解、生成和应用的引擎。LLM在多个领域都取得了令人瞩目的成就。在自然语言处理领域，GPT系列模型在文本生成、问答系统和对话生成 等任务中展现出色的性能。在知识图谱构建、智能助手开发等方面，LLM技术也发挥了关键作用。此外，它还在代码生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。

二、LLM架构

1.高层视角（High-level view:）

编码器encoder-解码器decoder的Transformer架构，特别是仅有解码器的GPT架构，几乎所有流行LLM都应用了该架构。

2.令牌化（Tokenization）

如何将原始文本数据转换成模型能理解的格式，这包括将文本拆分成Token（通常是单词或子词）。

3.注意力机制（Attention mechanisms）

掌握注意力机制的理论，包括自注意力和缩放点积注意力，这使得模型能够在产生输出时关注输入的不同部分。

4.文本生成（Text generation）

模型生成输出序列的多种方式。常见方法包括了贪婪解码（greedy decoding）、束搜索（beam search）、top-k采样（top-k sampling,）和核心采样（nucleus sampling）。

三、LLM产品和模型推荐

四、LLM的特点

LLM具有多种显著特点，这些特点使它们在自然语言处理和其他领域中引起了广泛的兴趣和研究。

1.巨大的规模

LLM通常具有巨大的参数规模，可以达到数十亿甚至数千亿个参数。这使得它们能够捕捉更多的语言知识和复杂的语法结构。

2.预训练和微调

LLM采用了预训练和微调的学习方法。它们首先在大规模文本数据上进行预训练（无标签数据），学会了通用的语言表示和知识，然后通过微调（有标签数据）适应特定任务，从而在各种NLP任务中表现出色。

3.上下文感知

LLM在处理文本时具有强大的上下文感知能力，能力理解和生成依赖于前文的文本内容。这使得它们在对话、文章生成和情境理解方面表现出色。

4.多语言支持

LLM可以用于多种语言，不仅限于英语。它们的多语言能力使得跨文化和跨语言的应用变得更加容易。

5.多模态支持

一些LLM已经扩展到支持多模态数据，包括文本、图像和语音。这意味着它们可以理解和生成不同媒体类型的内容，实现更多样化的应用。

6.涌现能力

LLM表现出令人惊讶的涌现能力，即在大规模模型中出现但在小型模型中不明显的性能提升。这使得它们能够处理更复杂的任务和问题。

7.多领域应用

LLM已经被广泛应用于文本生成、自动翻译、信息检索、摘要生成、聊天机器人、虚拟助手等多个领域，对人们的日常生活和工作产生了深远的影响。

五、‌挑战与优化方向

1.‌关键瓶颈

‌幻觉问题‌：生成内容与事实不符（如虚构参考文献、错误数据），制约可信度‌。

‌效率限制‌：长上下文窗口（如数万token用户行为序列）导致推理延迟与成本飙升。

2.‌技术优化

‌检索增强生成（RAG）‌：结合外部知识库检索，提升生成内容准确性与时效性。

‌模型轻量化‌：采用Adapter微调、MoE架构（混合专家系统）降低算力需求。‌

要么驾驭AI，要么被AI碾碎‌

 当DeepSeek大模型能写出比80%人类更专业的行业报告，当AI画师的作品横扫国际艺术大赛，这场变革早已不是“狼来了”的寓言。‌2025年的你，每一个逃避学习的决定，都在为未来失业通知书签名。‌ 

‌记住：在AI时代，没有稳定的工作，只有稳定的能力。今天你读的每一篇技术文档，调试的每一个模型参数，都是在为未来的自己铸造诺亚方舟的船票。

1.AI大模型学习路线汇总

L1阶段-AI及LLM基础

L2阶段-LangChain开发

L3阶段-LlamaIndex开发

L4阶段-AutoGen开发

L5阶段-LLM大模型训练与微调

L6阶段-企业级项目实战

L7阶段-前沿技术扩展

2.AI大模型PDF书籍合集

3.AI大模型视频合集

4.LLM面试题和面经合集

5.AI大模型商业化落地方案

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MATLAB算法实战应用案例精讲-【大模型】LLM算法（基础篇）（二）
qq_36130719的博客
04-01 546
2017年是机器学习领域历史性的一年。Google Brain 团队的研究人员推出了 Transformer，它的性能迅速超越了大多数现有的深度学习方法。著名的注意力机制成为未来 Transformer 衍生模型的关键组成部分。Transformer 架构的惊人之处在于其巨大的灵活性：它可以有效地用于各种机器学习任务类型，包括 NLP、图像和视频处理问题。在过去的几年里，人工智能（AI）领域取得了显著的进展，特别是在大型模型的应用方面。
深度学习-70-大语言模型LLM之基于大模型LLM与检索增强技术RAG的智能知识库
qq_20466211的博客
06-10 1267
大模型在回答问题或生成内容前，首先在外部数据库中进行检索RAG，将相似度高的内容返回给大模型LLM，再进一步整理生成。
深入浅出：大型语言模型（LLM）的全面解读
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在当今的数字化时代，人工智能技术已经成为各行各业的核心驱动力之一。而在人工智能的领域中，大型语言模型（LLM）作为一种引人瞩目的技术，正在以其强大的语言理解和生成能力引领着一场革命。本文旨在深入浅出地解读大型语言模型，探讨其背后的原理、技术突破、应用场景以及未来发展趋势。
多模态大型语言模型（MLLM）综述 | 结构 训练 评估 幻觉 | （超详细总结）
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05-04 1424
此外，EVA模型还通过一种名为MaskImage Modeling的任务在更大数据集上进行了训练，它将遮蔽部分的图像与CLIP模型对应位置的输出进行比对，从而在保持语义学习的同时，也能让模型学习到几何结构。在零样本设置中，研究者选择涵盖不同任务的数据集，将其分为保留集(held-in)和留出集(held-out)，在前者上进行调整后，在后者上评估模型的零样本性能。典型的多模态大型语言模型(MLLM)通常由三个主要组件构成:预训练的多态编码器、预训练的LLM(大型语言模型)、以及连接这两者的多模态接口。
通俗易懂，大模型原理及缺陷！
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自从ChatGPT发布以来，用户的搜索方式以及人机交互模式都经历了显著的变革。在诸如问题回答、文本总结和交流对话等简单的应用场景中，体验质量得到了极大的提升，有时甚至超越了人类的预期表现。大模型能够生成如此全面且连贯的文本，主要归功于Transformer模型架构以及海量预训练和微调数据集的支撑。👉[优快云大礼包（安全链接，放心点击）]👈。
什么是LLM？看这一篇就够了！
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自从2022年12月 ChatGPT 横空面世以来，AI 领域获得了十足的关注和资本，其实AI的概念在早些年也火过一波，本轮 AI 热潮相比于之前的 AI，最大的区别在于：生成式。本文主要介绍大语言模型（Large Language Model，简称LLM）。通过海量文本训练的、能识别人类语言、执行语言类任务、拥有大量参数的模型，称之为大语言模型。
LLM（大语言模型）——大模型简介
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ChatGPT 的巨大成功激发了越来越多的开发者兴趣，他们希望利用 OpenAI 提供的 API 或者私有化模型，来开发基于大型语言模型的应用程序。尽管大型语言模型的调用相对简单，但要创建完整的应用程序，仍然需要大量的定制开发工作，包括API集成、互动逻辑、数据存储等等。为了解决这个问题，从 2022 年开始，许多机构和个人相继推出了多个开源项目，旨在帮助开发者们快速构建基于大型语言模型的端到端应用程序或工作流程。其中一个备受关注的项目就是 LangChain 框架。
通向 AGI 之路：大型语言模型（LLM）技术精要
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来源：AI科技评论作者：张俊林本文经授权转载自知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/597586623?utm_campaign=shareopn&utm_medium=social&utm_oi=37478916423680&utm_psn=1595705313004679168&utm_source=wechat_timeline&am...
改变AI历史的Transformer是如何帮助LLM大模型工作的？看图解密Transformer原理，看不懂算我输！
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在过去的几年里，大型语言模型(LLM)的出现，为长达数十年的智能机器构建的探索中带来了巨大的飞跃。这项基于试图模拟人类大脑的研究技术，也在近几年催生了一个新领域——Generative AI 生成式人工智能，简单理解就是可以通过模仿人类能力和水平，生成合理且复杂的文本、好看图像甚至是计算机的代码。
【AI 大模型】如何利用 LLM 和智能问答 BI 自然语言自动生成智能报表 ？
AI天才研究院
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在信息化时代，数据已成为企业决策的关键因素。然而，海量的数据如何进行分析和利用成为了企业面临的难题。随着企业数据规模的不断增大，传统的手工制作报表已经无法满足企业的需求。近年来，LLM大模型和智能问答BI技术的出现，使得企业可以更加高效地进行数据分析和决策。如何利用人工智能技术提高报表的制作效率和数据分析精度，已成为企业面临的重要问题。本文将介绍如何利用 LLM 大模型和智能问答 BI 生成智能报表，以提高企业的决策效率。
大语言模型应用指南：交互格式
AI天才研究院
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随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（Large Language Models，LLMs）已经成为了自然语言处理领域的重要突破。这些模型能够理解和生成人类语言，为各种应用场景提供了强大的支持。然而，要充分发挥大语言模型的潜力，我们需要深入理解并掌握与之交互的最佳实践。本文将重点探讨大语言模型的交互格式，为开发者和用户提供全面的应用指南。在这个快速发展的领域中，交互格式的设计和实现直接影响着用户体验和模型性能。
LLM （大模型）评估框架知多少？
lvaolan8888的博客
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Arthur Bench 是一个开源的评估工具，用于比较生成文本模型 (LLM) 的性能。它可以用于评估不同 LLM 模型、提示和超参数，并提供有关 LLM 在各种任务上的性能的详细报告。Arthur Bench 的主要功能包括：1、比较不同 LLM 模型：Arthur Bench 可以用于比较不同 LLM 模型的性能，包括来自不同供应商的模型、不同版本的模型以及使用不同训练数据集的模型。2、评估提示：Arthur Bench 可以用于评估不同提示对 LLM 性能的影响。
大型语言模型 (LLM)全解读
FeelTouch Labs
01-23 1万+
大型语言模型 是一种深度学习算法，可以执行各种自然语言处理 (NLP) 任务。大型语言模型底层使用多个转换器模型底层转换器是一组神经网络。大型语言模型是使用海量数据集进行训练的超大型深度学习模型。这也是它们能够识别、翻译、预测或生成文本或其他内容的强大基础所在。因此大型语言模型也称为神经网络 (NN)，是受人类大脑启发而开发出的计算系统。这些神经网络利用分层的节点网络工作，就像神经元一样。这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。
探究大语言模型(LLM)：让ChatGPT火爆的背后
陈书予
03-03 3万+
ChatGPT作为一款大型的语言模型，其多层次、多粒度的设计和预训练+微调的模型训练方式使得其在自然语言处理领域具有非常高的应用价值和前景。随着技术的不断进步，ChatGPT等大型语言模型的应用将不断扩大和普及。
一文读懂「MLLM，Multimodal Large Language Model」多模态大语言模型
女王の专属领地
01-09 6549
模态是事物的一种表现形式，多模态通常包含两个或者两个以上的模态形式，是从多个视角出发对事物进行描述。生活中常见多 模态表示，例如传感器的数据不仅仅包含文字、图像，还可以包括与之匹配的温度、深度信息等。使用多模态数据能够使得事物呈现更加立体、全面，多模态研究成为当前研究重要方面，在情感分析、机器翻译、自然语言处理 和生物医药前沿方向取得重大突破。MLLM通常以大语言模型(Large Language Model，LLM)为基础，融入其它非文本的模态信息，完成各种多模态任务。MLLM定义为“
【大模型应用开发教程】01_大模型简介
KEEP的博客
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大语言模型（英文：Large Language Model，缩写LLM），也称大型语言模型，是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。 通常，大语言模型 (LLM) 指包含数百亿（或更多）参数的语言模型，这些模型在大量的文本数据上进行训练，例如国外的有GPT-3 、GPT-4、PaLM 、Galactica 和 LLaMA 等，国内的有ChatGLM、文心一言、通义千问、讯飞星火等。
多模态大模型技术方向和应用场景
qkh1234567的博客
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多模态大模型（Multimodal Large Language Models，MLLM）是一种结合了大型语言模型（LLM）和大型视觉模型（LVM）的深度学习模型，它们能够处理和理解多种类型的数据，如文本、图像和音频，从而在跨模态任务中展现出卓越的性能。对于多模态输入-文本输出的典型 MLLM，其架构一般包括以及。如要支持更多模态的输出(如图片、音频、视频)，一般需要额外接入，如下图所示:MLLM 架构图。
AIGC（MLLM、VLM、LLM、SD）系列——论文解读目录
TigerZ*的博客
01-08 6659
AIGC（MLLM、VLM、LLM、SD）系列，论文解读目录。快速找到你想要的论文。
综述 | 一文读懂多模态大模型（MLLM）
m_aigc2022的博客
12-14 3808
在本文中，旨在追踪和总结 多模态大模型（MLLM ）的最新进展。
Java 集成 DeepSeek 大数据模型
02-18
<think>好的，用户想了解如何在Java中集成DeepSeek的大数据模型。首先，我需要确认DeepSeik是否提供了官方的Java SDK或者API文档。如果有的话，直接调用他们的接口会是最直接的方式。比如，他们可能有RESTful API，这样在Java中可以用HttpClient或者OkHttp来发送HTTP请求，处理返回的JSON数据。 如果官方没有提供Java SDK，可能需要用户自己封装HTTP请求。这时候需要注意认证方式，比如API密钥可能需要放在请求头中。另外，参数如model、prompt、temperature等需要按照DeepSeek的文档来构造请求体。 用户可能还需要处理异步请求，因为模型推理可能耗时较长。这时候可以考虑使用Java的CompletableFuture或者响应式编程框架如Spring WebFlux来实现非阻塞调用。 另外，异常处理也很重要，比如网络问题、API限流、响应错误等，都需要在代码中妥善处理，保证程序的健壮性。 如果DeepSeek的模型支持本地部署，可能需要用到Java的深度学习库，比如DL4J，但这种情况可能比较复杂，需要用户有相应的模型文件和处理能力。不过大部分情况下，应该还是通过API调用来集成。 还有可能用户关心如何解析模型的输出，比如生成文本的处理，可能需要用到JSON解析库如Jackson或者Gson。同时，性能优化方面，比如连接池管理、缓存策略，也可能需要考虑。 最后，可能需要提供一个简单的代码示例，帮助用户快速上手。比如使用Spring Boot的RestTemplate发送POST请求，并处理响应。这样用户就能有一个直观的认识，再根据自己的需求进行调整。</think>在 Java 中集成 DeepSeek 大数据模型（或其他AI大模型），通常可通过以下步骤实现。以下以调用 API 为例进行说明，具体实现需参考 DeepSeek 官方文档： --- ### **1. 准备工作** - **获取API密钥**：注册 DeepSeek 平台账号，创建应用并获取 API Key - **查看API文档**：确认接口地址、请求参数、返回格式等（如 `https://api.deepseek.com/v1/chat/completions`） --- ### **2. 使用 HTTP 客户端调用 API** #### **示例代码（使用 Java 11+ HttpClient）** ```java import java.net.URI; import java.net.http.HttpClient; import java.net.http.HttpRequest; import java.net.http.HttpResponse; import java.net.http.HttpRequest.BodyPublishers; public class DeepSeekIntegration { private static final String API_KEY = "your-api-key"; private static final String API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"; public static void main(String[] args) throws Exception { String requestBody = """ { "model": "deepseek-llm-30b-chat", "messages": [ {"role": "user", "content": "请介绍Java如何集成大模型"} ], "temperature": 0.7 } """; HttpClient client = HttpClient.newHttpClient(); HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder() .uri(URI.create(API_URL)) .header("Content-Type", "application/json") .header("Authorization", "Bearer " + API_KEY) .POST(BodyPublishers.ofString(requestBody)) .build(); HttpResponse<String> response = client.send( request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString() ); System.out.println("Response Code: " + response.statusCode()); System.out.println("Response Body: " + response.body()); } } ``` --- ### **3. 关键步骤说明** 1. **依赖管理**：使用 Java 内置的 `HttpClient`（Java 11+）或第三方库（如 OkHttp） 2. **身份验证**：通过 `Authorization` 请求头携带 API Key 3. **请求构造**：按照 API 文档要求构造 JSON 请求体 4. **异常处理**：添加网络超时、重试机制等 5. **响应解析**：使用 Jackson/Gson 解析返回的 JSON 数据 --- ### **4. 高级集成方案** - **Spring Boot 集成**：封装为 `@Service` 组件，结合配置文件管理密钥 - **异步调用**：使用 `CompletableFuture` 实现非阻塞请求 - **流式响应**：处理 SSE（Server-Sent Events）格式的流式输出 - **本地模型部署**：如果使用本地部署的模型，可通过 JNI 调用 C++ 库或使用 ONNX Runtime --- ### **5. 注意事项** - **安全性**：避免将 API Key 硬编码在代码中，建议使用环境变量或配置中心 - **性能优化**：合理设置连接池、超时时间、限流策略 - **错误处理**：处理 API 限流（429 状态码）、服务器错误（5xx）等场景 建议参考 DeepSeek 最新的官方开发文档获取最新接口规范。如果需要更具体的实现细节，可以提供更多需求场景信息。
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