大语言模型（LLM）初探：核心概念与应用场景
什么是大语言模型？
大语言模型（LLM）的训练可分为两大阶段：
-
基础模型（Foundation Model）预训练
模型通过海量文本进行无监督学习，自主捕捉语言规律（语法结构、语义关联、上下文关系等），本质是学习词汇间的统计表征关系。此阶段模型尚未具备解决具体任务的能力。 -
微调（Fine-tuning）
在预训练模型基础上，使用带标注的小规模数据集进行有监督训练。目标可能是：- 解决特定任务（如命名实体识别）
- 适应垂直领域（如医疗文本）
- 进行**对齐（Alignment）**调整模型行为（如拟人化交互）
注：微调也可通过半监督/强化学习实现，本文暂不展开
LLM 训练的两阶段流程（预训练 → 微调）
两大核心类型
根据输出形式，LLM 可分为两类：
1. 自回归模型（Autoregressive Models）
- 特点：逐词元（token）生成文本，基于上文预测下一个词元
- 代表应用：ChatGPT 等对话系统
- 原理：建模词元的条件概率分布
模型根据上文 “The cat sat on the…” 预测下一个词元
2. 表征模型（Representational Models）
- 特点：将输入文本编码为向量表征（Embeddings）
- 训练方式：通过掩码预测（如 BERT）等方式学习语义表示
- 输出形式：
- 基础模型：直接输出文本向量
- 微调后：可执行分类等任务（如输出情感标签）
文本→向量转换与下游任务应用
关键区别：自回归模型专注文本生成，表征模型专注语义编码
实际应用场景
▌ 表征模型的应用
- 微调后：文本分类、词性标注、文档相似度分析等监督任务
- 向量应用：通过计算向量空间距离实现语义搜索
例：搜索引擎将查询语句向量化，匹配最接近的文档向量
▌ 自回归模型的应用
- 通用场景：通过提示词（Prompt）执行多样化任务
- 局限性：
- 专业领域易产生幻觉（Hallucination）
- 缺乏溯源能力
▌ 混合架构：检索增强生成（RAG）
解决方案：结合表征模型与自回归模型
- 用表征模型构建领域知识库（向量索引）
- 生成时检索相关文档作为上下文
- 自回归模型基于检索结果生成答案
优势：
✅ 提升专业领域准确性
✅ 支持答案溯源（引用来源文档）
结语
通过本文我们理解：
- LLM 训练 = 基础模型预训练 + 任务微调
- 两类核心模型：
- 自回归模型：文本生成引擎
- 表征模型：语义编码器
- 创新架构 RAG 通过「向量检索+文本生成」突破生成模型局限
未来 LLM 的发展将更注重：领域专业化、结果可解释性、多模态融合——而理解这些底层逻辑，是掌握大模型应用的第一步。