【大模型入门必看】100个核心基础知识点汇总，新手收藏这篇就够了！

于 2025-07-26 15:37:22 发布
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本文系统梳理大语言模型（LLM）的核心知识体系，涵盖基础概念、模型架构、训练流程、微调技术、评估方法、应用场景、伦理挑战及未来趋势等八大模块，共100个关键知识点，助你快速构建LLM知识框架。

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一、基础概念与核心原理 (15个)

  1. 大语言模型 (LLM)：基于海量文本训练的深度学习模型，掌握语言规律，完成文本生成/翻译/问答等任务。
  2. 参数 (Parameters)：模型内部可调整的数值（权重/偏置），规模可达千亿级（如GPT-3：1750亿）。
  3. Transformer 架构：2017年Google提出，取代RNN/CNN，成为LLM核心基础，依赖自注意力机制。
  4. 自注意力机制 (Self-Attention)：计算序列中每个词与其他词的相关性权重，捕捉长距离依赖。
  5. 位置编码 (Positional Encoding)：为输入序列添加位置信息，弥补Transformer本身的无序性。
  6. 预训练 (Pre-training)：在大规模无标注文本上训练模型，学习通用语言表示（核心阶段）。
  7. 微调 (Fine-tuning)：在预训练模型基础上，用特定任务数据调整参数以适应下游任务。
  8. 提示工程 (Prompt Engineering)：设计输入提示（Prompt）引导模型生成期望输出（如：“TL;DR: ”用于摘要）。
  9. 零样本学习 (Zero-shot Learning)：模型无需示例直接处理新任务（如：直接让GPT-4写诗）。
  10. 少样本学习 (Few-shot Learning)：提供少量示例（如1-5个）引导模型理解任务。
  11. 生成式 AI (Generative AI)：可创造新内容（文本/图像/代码）的AI，LLM是其代表。
  12. 自然语言处理 (NLP)：AI分支，研究计算机理解/生成人类语言，LLM是其重要突破。
  13. Token 化 (Tokenization)：将文本分割成模型可处理的单元（如词/子词/字符）。
  14. 嵌入 (Embedding)：将离散符号（如词）映射为连续向量，捕捉语义信息。
  15. 困惑度 (Perplexity)：评估语言模型预测能力的指标，值越低表示模型越确定。

二、模型架构与技术细节 (20个)

  1. 编码器-解码器结构 (Encoder-Decoder)：Transformer原始架构（如T5、BART），编码器理解输入，解码器生成输出。
  2. 仅解码器架构 (Decoder-Only)：如GPT系列，仅用解码器，通过自回归方式生成文本。
  3. 层归一化 (Layer Normalization)：稳定训练，对单样本所有特征进行归一化。
  4. 残差连接 (Residual Connection)：将输入跳过某些层直接加到输出，缓解梯度消失。
  5. 前馈神经网络 (Feed-Forward Network)：Transformer块中全连接层，对注意力输出进行非线性变换。
  6. 多头注意力 (Multi-Head Attention)：并行多个注意力头，捕捉不同子空间信息。
  7. 缩放点积注意力 (Scaled Dot-Product Attention)：注意力计算核心，包含Q/K/V矩阵运算。
  8. 因果掩码 (Causal Masking)：在解码器中，防止当前位置关注未来信息，确保自回归性。
  9. 稀疏注意力 (Sparse Attention)：如Longformer，减少计算复杂度，处理超长序列。
  10. 混合专家模型 (MoE)：如Switch Transformer，不同输入激活不同专家子网络，提升模型容量效率。
  11. 模型并行 (Model Parallelism)：将大型模型拆分到多个设备上训练/推理。
  12. 数据并行 (Data Parallelism)：多设备同时处理不同数据批次，加速训练。
  13. 流水线并行 (Pipeline Parallelism)：将模型按层拆分到不同设备，形成处理流水线。
  14. 张量并行 (Tensor Parallelism)：如Megatron-LM，将矩阵运算拆分到不同设备。
  15. FlashAttention：优化注意力计算的算法，显著减少内存占用和计算时间。
  16. 量化 (Quantization)：将模型权重/激活值从高精度（如FP32）转为低精度（如INT8），减小模型体积，加速推理。
  17. 知识蒸馏 (Knowledge Distillation)：训练小模型模仿大模型行为，实现模型压缩。
  18. 稀疏化 (Pruning)：移除模型中冗余权重（置零），减小模型体积。
  19. 低秩适应 (LoRA)：微调技术，冻结原模型权重，添加低秩适配矩阵，高效微调。
  20. 指令微调 (Instruction Tuning)：用指令-回复对微调模型，提升遵循指令能力。

三、训练流程与数据 (15个)

  1. 无监督学习 (Unsupervised Learning)：预训练主要方式，利用无标注文本（如网页、书籍）。
  2. 自监督学习 (Self-Supervised Learning)：通过设计代理任务（如掩码语言建模）从无标注数据中学习。
  3. 掩码语言建模 (Masked Language Modeling, MLM)：如BERT，随机掩码输入词，让模型预测被掩码词。
  4. 下一词预测 (Next Token Prediction)：如GPT，给定上文，预测序列中下一个词。
  5. 海量训练数据：训练LLM需TB级文本数据（如The Pile、Common Crawl数据集）。
  6. 数据清洗 (Data Cleaning)：去除噪声、重复、低质、有害内容，提升数据质量。
  7. 数据去重 (Deduplication)：去除训练数据中的重复内容，防止模型过拟合。
  8. 数据偏见 (Data Bias)：训练数据中存在的偏见会被模型学习放大（如性别、种族偏见）。
  9. 训练目标 (Loss Function)：如交叉熵损失，衡量模型预测与真实值的差异。
  10. 优化器 (Optimizer)：如AdamW，更新模型权重以最小化损失函数。
  11. 学习率调度 (Learning Rate Schedule)：训练中动态调整学习率（如预热、衰减）。
  12. 批量大小 (Batch Size)：每次迭代用于更新权重的样本数量。
  13. 梯度裁剪 (Gradient Clipping)：防止梯度爆炸，限制梯度最大值。
  14. 权重衰减 (Weight Decay)：L2正则化，防止模型过拟合。
  15. 检查点 (Checkpointing)：定期保存模型状态，用于恢复训练或推理。

四、微调与对齐技术 (10个)

  1. 监督微调 (Supervised Fine-Tuning, SFT)：用标注数据微调模型适应特定任务。
  2. 基于人类反馈的强化学习 (RLHF)：如ChatGPT，结合人类偏好优化模型输出。
  3. 奖励模型 (Reward Model)：在RLHF中训练，预测人类对模型输出的偏好评分。
  4. 近端策略优化 (Proximal Policy Optimization, PPO)：RLHF中常用的强化学习算法。
  5. 对齐 (Alignment)：使模型目标（如提供帮助）与人类价值观/意图保持一致。
  6. 上下文学习 (In-Context Learning)：通过提示中的示例让模型学习新任务，无需更新权重。
  7. 领域适应 (Domain Adaptation)：微调模型使其在特定领域（如医学、法律）表现更好。
  8. 参数高效微调 (Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT)：如LoRA、Adapter，仅微调少量参数。
  9. 提示微调 (Prompt Tuning)：仅优化输入的提示嵌入向量，冻结模型权重。
  10. 多任务微调：在多个相关任务上同时微调模型，提升泛化能力。

五、评估与基准测试 (10个)

  1. GLUE 基准：评估模型通用语言理解能力的早期标准任务集。
  2. SuperGLUE 基准：GLUE的升级版，包含更难的语言理解任务。
  3. HELM 基准：全面评估语言模型（准确性、鲁棒性、公平性等）。
  4. MMLU 基准：测试模型在多学科（57个科目）知识上的理解与推理能力。
  5. BIG-Bench：大型协作基准，包含超200个具有挑战性的任务。
  6. 人类评估 (Human Evaluation)：由人对模型输出质量打分（相关性、流畅性、无害性等）。
  7. 毒性检测 (Toxicity Detection)：评估模型生成内容是否包含仇恨言论等有害内容。
  8. 偏见评估 (Bias Evaluation)：检测模型输出中存在的性别、种族等偏见。
  9. 事实性 (Factuality)：评估模型生成内容是否与已知事实一致，避免“幻觉”。
  10. 鲁棒性 (Robustness)：评估模型在面对输入扰动时的稳定性。

六、应用场景与工具链 (15个)

  1. 智能对话助手：如ChatGPT、Claude，提供信息、解答问题、进行对话。
  2. 文本生成：创作故事、诗歌、营销文案、邮件等。
  3. 代码生成与补全：如GitHub Copilot，根据描述或上下文生成代码。
  4. 机器翻译：在多种语言间进行高质量翻译。
  5. 文本摘要：自动生成文章、文档或对话的简洁摘要。
  6. 信息抽取：从文本中识别并提取特定信息（实体、关系、事件）。
  7. 问答系统：基于文档或知识库回答用户问题。
  8. 内容审核：自动识别和过滤有害或违规内容。
  9. 教育辅导：个性化学习辅导、答疑解惑。
  10. 搜索引擎增强：理解用户查询意图，提供更精准结果。
  11. Hugging Face Transformers：开源库，提供大量预训练模型和工具。
  12. PyTorch / TensorFlow：主流深度学习框架，用于构建和训练模型。
  13. DeepSpeed：微软开发的深度学习优化库，支持高效大规模训练。
  14. vLLM：高性能开源LLM推理和服务引擎。
  15. LangChain / LlamaIndex：框架，便于构建基于LLM的应用程序。

七、挑战、伦理与安全 (10个)

  1. 幻觉 (Hallucination)：模型生成貌似合理但不真实或无关的内容。
  2. 偏见放大 (Bias Amplification)：模型学习并放大训练数据中的社会偏见。
  3. 隐私泄露 (Privacy Leakage)：模型可能记忆并泄露训练数据中的敏感信息。
  4. 安全性 (Safety)：防止模型生成有害、非法或危险内容（如犯罪指导）。
  5. 滥用风险 (Misuse Potential)：模型可能被用于制造虚假信息、垃圾邮件、网络攻击等。
  6. 可解释性 (Explainability)：理解模型内部决策过程和原因非常困难（“黑盒”问题）。
  7. 环境成本 (Environmental Cost)：训练和运行大模型消耗巨大算力与能源。
  8. 版权问题 (Copyright Issues)：使用受版权保护的数据训练模型及生成内容的法律争议。
  9. 就业影响 (Job Displacement)：自动化内容生成可能冲击文案、客服等岗位。
  10. 过度依赖 (Over-reliance)：用户可能过度依赖模型输出而丧失批判性思维。

八、重要模型与未来趋势 (5个)

  1. BERT (Google)：里程碑式编码器模型，革新NLP任务。
  2. GPT 系列 (OpenAI)：从GPT-1到GPT-4，推动仅解码器模型和生成能力发展。
  3. T5 (Google)：统一文本到文本框架，将所有任务转化为文本生成。
  4. Claude (Anthropic)：强调安全、对齐的对话模型。
  5. 开源模型崛起：Llama 2 (Meta)、Mistral、Mixtral等推动开放生态发展。
  6. 多模态模型：GPT-4V、Gemini等结合文本、图像、音频理解与生成。
  7. Agent 智能体：LLM作为核心“大脑”，能感知、规划、使用工具、执行复杂任务。
  8. 小型化与效率：研究重点转向更小、更快、更高效的模型。
  9. 个性化与定制化：模型更深入理解用户上下文和偏好。
  10. 更强推理与规划能力：模型在复杂逻辑、数学、规划任务上持续进步。

学习建议与资源

  • 动手实践：在Hugging Face、Google Colab上运行开源模型。
  • 关注社区：Hugging Face论坛、知乎专栏、arXiv论文。
  • 系统学习：斯坦福CS224N、CS324等在线课程。
  • 理解原理：精读《Attention is All You Need》等奠基性论文。
  • 参与项目：从微调小模型开始，逐步深入。

掌握工具链者得效率，理解原理者得创新，关注伦理者得长远。 这100个知识点是探索大模型宇宙的星图，真正的旅程始于你运行第一行代码、提出第一个问题、完成第一个微调实验的瞬间。技术的边界在不断重构，而你的好奇心是唯一永恒的引擎。

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