大语言模型技术（2025.3.15）学习心得

1. 定义与背景

大模型（Large Language Models, LLMs） 是基于深度学习的自然语言处理（NLP）模型，参数规模通常在亿级到万亿级（如GPT-3有1750亿参数）。其核心思想是通过海量数据和计算资源进行预训练，学习通用的语言表示能力，再通过微调适配下游任务。

2. 核心技术基础

（1）Transformer架构

• 自注意力机制（Self-Attention）：捕捉序列中词与词之间的依赖关系，通过计算权重动态聚合上下文信息。
• 多头注意力（Multi-Head Attention）：并行多个注意力头，学习不同维度的语义特征。
• 位置编码（Positional Encoding）：为输入序列添加位置信息，弥补Transformer缺乏时序建模的缺陷。

（2）预训练与微调

• 预训练任务：
  • 掩码语言建模（MLM）：随机遮盖输入词，模型预测被遮盖的词（如BERT）。
  • 自回归语言建模：根据上文预测下一个词（如GPT系列）。
• 微调（Fine-tuning）：在预训练模型基础上，用领域数据调整参数以适配特定任务（如文本分类、问答）。

（3）大规模数据与计算

• 训练数据：通常使用TB级文本（如书籍、网页、代码），需清洗过滤噪声。
• 分布式训练：使用多GPU/TPU集群，结合数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）加速训练。

（4）模型扩展法则（Scaling Laws）

• 模型性能随参数规模、数据量和计算量增加而提升，但需满足三者平衡（如Chinchilla定律建议数据与参数同步增长）。

3. 关键技术细节

• 参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT）：
  • LoRA（Low-Rank Adaptation）：通过低秩矩阵调整代替全参数更新。
  • Prompt Tuning：学习软提示（Soft Prompts）引导模型输出。
• 上下文学习（In-Context Learning）：无需微调，通过输入示例（Few-shot）直接生成结果。
• Zero-shot与Few-shot学习：利用预训练知识直接完成任务，减少标注依赖。

4. 挑战与局限性

• 计算成本：训练万亿参数模型需数百万美元算力。
• 偏见与安全性：数据中的偏见可能导致模型输出有害内容。
• 推理效率：大模型推理延迟高，需模型压缩（如量化、蒸馏）或硬件优化。
• 可解释性：黑箱模型决策逻辑难以解释。

5. 总结笔记（Key Takeaways）

模块	核心要点
架构	Transformer为基础，自注意力机制解决长程依赖，位置编码保留序列信息。
训练范式	预训练+微调：MLM/自回归任务学习通用表示，下游任务适配。
扩展性	参数、数据、计算同步扩展（Scaling Laws），但需平衡成本与性能。
高效适配	LoRA、Prompt Tuning等技术降低微调成本。
应用场景	文本生成、对话系统、代码补全、知识问答等。
挑战	算力需求高、伦理风险、推理延迟、可解释性差。
未来方向	多模态大模型、绿色AI（降低能耗）、开源轻量化、安全对齐技术（如RLHF）。

6. 典型模型示例

• GPT系列（OpenAI）：自回归模型，强于生成任务。
• BERT（Google）：双向编码器，擅长理解类任务。
• T5（Google）：统一文本到文本框架。
• PaLM（Google）：万亿参数，多任务泛化能力强。