大语言模型 (LLM)学习必备：从基础到实战，破解人才缺口，附入门到精通全套学习资源（免费领）-优快云博客

大语言模型，英文全称为Large Language Model，简称为LLM ，亦称作大型语言模型。它主要指的是在大规模文本语料上开展训练、内部囊括百亿级别参数的语言模型，属于用于处理自然语言相关任务的深度学习模型。

所谓自然语言相关任务，可简单理解为：向模型输入一段文本，经过专门训练的模型会输出相应的文本内容。该模型一般用于解决常见的语言难题，例如文本分类、问答、总结以及文本生成等。
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1、大语言模型的局限性

随着ChatGPT崭露头角，LLM（大型语言模型）的研发吸引了越来越多的目光，众多企业纷纷投身其中，像OpenAI的GPT-3、Google的LaMDA和PaLM，还有清华大学的GLM等。虽然LLM展现出的巨大潜力引发了广泛关注，可直接调用这些大模型进行编程，也暴露出一些明显的局限性：

泛化能力受限：即便LLM依托海量的训练数据集，但在理解用户输入的语境和上下文时，仍存在不足，这就导致输出结果有时无法达到预期。举例来说，面对一些具有特定文化背景或行业黑话的表述，模型可能出现理解偏差，进而给出不准确的回答。
特定任务优化不足：LLM通常是在大规模文本上进行预训练，并非针对某一特定任务专门优化。所以，在执行特定任务时，其性能表现可能比不上那些经过专门优化的模型。比如在医疗领域的疾病诊断辅助任务中，由于缺乏针对医学知识体系和诊断流程的深度优化，大语言模型可能无法像专业的医疗诊断模型那样给出精准且有价值的建议。
存在“机器幻觉”：大语言模型容易产生“机器幻觉”，即生成一些看似合理但实际上错误或不存在的信息。这是因为模型在训练过程中学习到的是数据中的统计规律，当遇到训练数据覆盖不足或模糊不清的情况时，就可能基于概率生成虚假信息。例如，在回答历史事件相关问题时，可能会编造出从未发生过的事件细节。
缺乏实时知识更新：模型的训练数据存在一定的时效性，难以实时反映最新的知识和信息。在快速发展的科技、金融等领域，新的研究成果、市场动态不断涌现，大语言模型可能因为数据更新不及时，无法提供最新的资讯和准确的分析。
数据偏见影响：训练数据中可能包含各种偏见，如性别、种族、地域等方面的偏见，这些偏见会被模型学习并在生成内容时体现出来。比如在生成人物描述时，可能会不自觉地强化某些性别或种族的刻板印象。

2、大语言模型应用框架

鉴于上述种种限制，直接调用大语言模型并非最佳选择。于是，基于大语言模型的应用框架应运而生，旨在攻克这些难题。

大语言模型的应用框架，通常是指在运用已有的大模型开展各类自然语言处理任务时所采用的软件架构或工具集合。这些应用框架为开发者提供了便捷途径，使其能够借助大语言模型的强大功能，解决特定问题。

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当下，大语言模型的应用框架丰富多样，常见的有LangChain、AutoGPT等。其中，LangChain在社区生态活跃度、更新速度、市场热度以及融资情况等方面，都展现出显著优势。LangChain的设计理念独特，既具备易用性（LCEL），方便开发者快速上手搭建应用；又拥有极强的拓展性，能够灵活适应不同场景和需求的变化，这使其成为众多开发者学习和使用大语言模型应用框架的首选。例如，在构建智能客服系统时，借助LangChain可以轻松地将大语言模型与知识库、对话管理等模块集成，快速实现高效、智能的客服功能。

3、那么如何学习大模型 AI ？

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