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大模型学习大纲

从今天开始要写一本大模型的书籍了,这是大纲部分,后续对大纲再做优化,成书以后出版

大模型知识大纲

一、 基础理论与背景
  1. 引言与概述

    • 什么是大模型?为什么是“大”?

    • 大模型的发展历程:从统计语言模型到神经网络语言模型再到Transformer。

    • 大模型的核心能力与局限性。

    • 关键概念:预训练、微调、提示、涌现能力。

  2. 深度学习基础

    • 神经网络基础(前馈网络、激活函数、损失函数、反向传播)。

    • 词嵌入技术(Word2Vec, GloVe)。

    • 序列建模基础:RNN, LSTM, GRU 的局限性。

  3. 核心架构:Transformer

    • 自注意力机制:核心思想、计算过程(Q, K, V)、缩放点积注意力。

    • 多头注意力:动机与原理。

    • 位置编码:为什么需要?正弦波编码与相对位置编码。

    • 前馈网络残差连接层归一化

    • Encoder-Decoder 架构(用于翻译、摘要等)。

二、 模型架构演进
  1. 编码器架构

    • BERT:掩码语言建模、下一句预测。

    • RoBERTa, ALBERT, DeBERTa 等改进模型。

  2. 解码器架构

    • GPT 系列:自回归语言建模。

    • 从 GPT 到 GPT-4:架构与规模的演进。

    • LLaMA 系列及其他开源模型。

  3. 编码器-解码器架构

    • T5:将所有NLP任务统一为“文本到文本”格式。

    • BART:去噪自编码器。

  4. 专家混合模型

    • Mixture of Experts:如何高效地扩展模型参数。

    • Switch TransformerGShard

  5. 其他创新架构

    • Retro:模型如何检索并使用外部知识库。

    • 扩散模型在文本生成中的应用。

三、 训练与优化
  1. 预训练

    • 数据收集与构建:海量、多源、多模态数据。

    • 数据清洗与去重:重要性与方法。

    • 训练目标

      • 因果语言建模。

      • 掩码语言建模。

      • 排列语言建模。

    • 优化策略:AdamW、学习率调度、分布式训练。

  2. 缩放定律

    • Chinchilla 定律:模型参数与训练数据的最优配比。

    • 计算最优规模。

  3. 对齐技术

    • 指令微调:让模型学会遵循指令。

    • 人类反馈强化学习

      • RLHF 三阶段:SFT -> 奖励模型训练 -> PPO 强化学习。

      • DPO:直接偏好优化,RLHF 的替代方案。

四、 适应与应用
  1. 提示工程

    • 零样本、少样本、思维链提示。

    • 提示设计模式与最佳实践。

  2. 高效微调

    • 全量微调的挑战。

    • 参数高效微调

      • LoRA:低秩适应。

      • Adapter:适配器。

      • Prefix-Tuning 与 P-Tuning

  3. 智能体与应用框架

    • ReAct:推理与行动的结合。

    • Tool Former:模型学习使用工具。

    • LangChain / LlamaIndex:构建大模型应用的框架。

五、 推理与部署
  1. 推理优化

    • 量化:INT8, INT4, GPTQ, AWQ。

    • 模型剪枝知识蒸馏

    • 推理框架:vLLM, TensorRT-LLM。

  2. 部署考量

    • 硬件选择(GPU, NPU)。

    • 服务化与API设计。

    • 成本与延迟优化。

六、 风险、伦理与责任
  1. 社会偏见与公平性

    • 偏见的来源与测量。

    • 去偏见技术。

  2. 幻觉与可靠性

    • 什么是幻觉?为何产生?

    • 缓解策略:检索增强生成、自我验证。

  3. 安全与滥用

    • 越狱与对抗性攻击。

    • 内容过滤与安全对齐。

    • 虚假信息、网络钓鱼等恶意用途。

  4. 法律与社会影响

    • 版权与数据:训练数据的合法性。

    • 隐私:模型记忆与数据提取。

    • 环境影响:碳足迹。

    • 可及性:开源 vs. 闭源。

七、 前沿与未来方向
  1. 多模态模型

    • CLIP:连接文本与图像。

    • DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion:文生图。

    • GPT-4V, Gemini:大型多模态模型。

  2. 具身智能与机器人

    • 将大模型作为机器人的“大脑”。

  3. 超级对齐

    • 如何确保比人类更智能的AI系统与人类利益对齐。

  4. 科学发现

    • 大模型在数学、生物学、材料学等领域的应用。

  5. 长期记忆与个性化

    • 让模型记住并理解用户。

http://www.dtcms.com/a/479947.html

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