大模型核心技术全解析：从基础到前沿，一文掌握AI语言模型精髓PDF文档（免费获取）

本文系统地介绍了大语言模型（LLMs）的基础理论、架构设计、Prompt工程、参数高效微调以及模型编辑等关键技术，并探讨了这些技术在实际应用中的效果和挑战。通过详细的理论分析和实践案例，文章旨在为读者提供一个全面而深入的大语言模型知识体系。

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各个主题总结

1. 语言模型基础

• 介绍了基于统计方法、RNN和Transformer的语言模型。

• 讨论了语言模型的采样方法和评测方法，包括内在评测和外在评测。

3. 大语言模型架构

• 深入探讨了大数据和大模型如何推动新智能的涌现。

• 详细介绍了Encoder-only、Encoder-Decoder和Decoder-only三种主流模型架构及其代表性模型，如BERT、T5、GPT系列等。

• 讨论了非Transformer架构的模型，如状态空间模型（SSM）和训练时更新（TTT）。

5. Prompt工程

• 定义了Prompt和Prompt工程的概念，强调了Prompt在大语言模型中的重要性。

• 介绍了上下文学习、思维链提示（CoT）等技术，以及如何通过Prompt工程提升模型的推理能力和任务适应性。

• 提供了Prompt编写的技巧和实际应用案例，如智能代理、数据合成、Text-to-SQL等。

7. 参数高效微调

• 定义了参数高效微调（PEFT）的概念及其重要性。

• 详细介绍了参数附加方法、参数选择方法和低秩适配方法，如Prompt-tuning、Adapter-tuning、LoRA等。

• 讨论了PEFT在垂直领域的实际应用和优势。

9. 模型编辑

• 介绍了模型编辑的概念和方法，包括外部拓展法和内部修改法。

• 详细介绍了定位编辑法（ROME）和附加参数法（T-Patcher）。

• 讨论了模型编辑在实际应用中的效果和挑战，如精准模型更新、保护被遗忘权和提升模型安全。

11. 检索增强生成

• 介绍了检索增强生成（RAG）的背景和组成。

• 详细讨论了RAG的架构分类、知识检索和生成增强技术。

• 提供了RAG在实际应用中的案例，如搭建简单RAG系统和典型应用。

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