LLM学习(1)——大模型简介

Llama-Turbo

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原创最新推荐文章于 2026-05-26 16:16:55 发布 1.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Llama 3.1 70B推理功能快速体验 Meta Llama 3.1 系列是一个多语言大型语言模型 (LLM) 集合，包括 8B、70B 和 405B 三种尺寸（文本输入/文本输出）。阅读详情

1.1.1 LLM的概念

为了区分不同参数尺度的语言模型，研究界为大规模的PLM（例如，包含数百亿或数千亿个参数）创造了术语“大型语言模型”LLM。

1.1.2 LLM的能力与缩放定律

LLM的能力

涌现能力LLMs被正式定义为“在小型模型中不存在但在大型模型中出现的能力”，这是LLMs区别于以往PLM的最突出特征之一。当出现紧急能力时，它进一步引入了一个显着的特征：当规模达到一定水平时，性能明显高于随机性。以下是三种经典的涌现能力：

In-context learning
假设语言模型已经提供了自然语言指令和/或多个任务演示，它可以通过完成输入文本的单词序列来生成测试实例的预期输出，而无需额外的训练或梯度更新
Instruction following
通过指令调优，LLMs可以在不使用显式示例的情况下遵循新任务的任务指令，从而具有更高的泛化能力。
Step-by-step reasoning
LLMs可以通过利用涉及中间推理步骤的提示机制来推导出最终答案来解决例如数学或者单词任务

LLM的缩放定律

缩放可以在很大程度上提高 LLMs的模型容量

KM scaling law

(1-a)L(N)=(NCN)αN,αN∼0.076,NC∼8.8×1013(1-b)L(D)=(DCD)αN,αD∼0.095,DC∼5.4×1013(1-c)L©=(CCC)αN,αC∼0.050,CC∼3.1×1013

Chinchilla scaling law

(2-a)L(N,D)=E+ANα+BDβ

其中E=1.69,A=406.4,B=410.7,α=0.34和β=0.28通过优化约束C≈6ND下的损失L(N,D)可以推导出如下最佳分配：

(2-b)Nopt©=G(C6)α,Dopt©=G−1(C6)b

以下是推导过程：

为了找到最优的N和D，我们可以通过最小化损失函数L(N,D)来解决这个问题。首先，我们需要计算L(N,D)的梯度，然后令梯度等于零，以找到损失函数的最小值点。
首先计算L(N,D)的梯度：

∂L∂N=−αANα+1

∂L∂D=−βBDβ+1

令∂L∂N=0和∂L∂D=0，得到：

ANα+1=BDβ+1

由于C≈6ND，我们可以得到D=C6N，将其代入上面的等式中，得到：

ANα+1=B(C6N)β+1

化简得到：

Nα=AGC,Dβ=BGC

因此，最优的N和D可以表示为：

Nopt©=G(C6)α,Dopt©=G−1(C6)β

其中G=(AGC)1α。这就是通过优化约束C≈6ND下的损失L(N,D)推导出的最佳分配。

1.2.1 RAG的概念

图(1)

图(1)显示了RAG应用于问答的三个步骤：

Indexing：文档被拆分为块，编码为向量，并且储存在向量数据库中
Retrieval：根据语义的相似性检索与问题最相关的前k个块
Generation：将原始问题和检索到的块一起输入以LLM生成最终答案

1.2.2 RAG的增强过程

迭代检索

迭代检索是根据初始查询和到目前为止生成的文本重复搜索知识库的过程，为 LLMs提供更全面的知识库。这种方法已被证明可以通过多次检索迭代提供额外的上下文引用来增强后续答案生成的鲁棒性。但是，它可能会受到语义不连续性和不相关信息积累的影响。

递归检索

递归检索通常用于信息检索和 NLP，以提高搜索结果的深度和相关性。该过程涉及根据从先前搜索中获得的结果迭代优化搜索查询。递归检索旨在通过反馈循环逐渐收敛到最相关的信息，从而增强搜索体验。

自适应检索

通过主动确定检索的最佳时刻和内容来完善RAG框架LLMs，从而提高信息来源的效率和相关性。

1.3.1LangChain简要介绍

LangChain 是一个开源框架,允许AI开发人员将 GPT-4 等大型语言模型(LLMs)与外部数据相结合

1.3.2 LangChain的核心组件

Models (LLM Wrappers) 模型（LLM 包装纸）
Prompts 提示
Chains 链
Embeddings and Vector Stores 嵌入和矢量存储
Agents 代理
Callback 回调

环境配置

电脑配置

运行

Copy
git clone git@github.com:datawhalechina/llm-universe.git

的时候出现以下错误

Copy
fatal: Could not read from remote repository.
Please make sure you have the correct access rights
and the repository exists.

原因是更新了win11之后ssh应该重新创建添加
重新添加后成功克隆

图(2)

创建虚拟环境并且激活

Copy
python -m venv .venv
..venv\Scripts\Activate.ps1

安装库文件

Copy
pip install -r requirements.txt -y

结果：

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
  - L1.4.1 知识大模型
  - L1.4.2 生产大模型
  - L1.4.3 模型工程方法论
  - L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
  - L2.1.1 OpenAI API接口
  - L2.1.2 Python接口接入
  - L2.1.3 BOT工具类框架
  - L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
  - L2.2.1 什么是Prompt
  - L2.2.2 Prompt框架应用现状
  - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  - L2.2.4 Prompt框架与Thought
  - L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
  - L2.3.1 流水线工程的概念
  - L2.3.2 流水线工程的优点
  - L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
  - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
  - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
  - L3.3.1 ChatGLM的特点
  - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
  - L3.4.1 LLAMA的特点
  - L3.4.2 LLAMA的开发环境
  - L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍