首页 > 其他分享 >大模型技术学习过程详细梳理,收藏我这一篇就够了!!!

大模型技术学习过程详细梳理,收藏我这一篇就够了!!!

时间:2024-11-05 16:20:04浏览次数:4  
标签:一篇 训练 模型 技术 就够 学习 神经网络 任务 梳理

学习大模型技术也有几个月的时间了,之前的学习一直是东一榔头,西一棒槌,这学一点那学一点,虽然弄的乱七八糟,但对大模型技术也算有了一个初步的认识。

前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!

因此,今天就来整体梳理一下大模型技术的框架,争取从大模型所涉及的理论,技术,应用等多个方面对大模型进行梳理。

大模型技术梳理

这次梳理大模型不仅仅是大模型本身的技术,而是一个以大模型为核心的涉及到多个方面的理论,技术和应用实践,也可以说是对自己学习大模型技术的总结吧。

话不多说,下面开始进入正题。

首先,大家应该明白一件事,大模型技术是人工智能技术的一个分支,是目前主流的一个研究方向,但并不是唯一的方向。

人工智能技术是一个通过某种技术手段人为的创建一个具有类人智能的系统(软件或硬件),而大模型技术是一种仿造人类学习进化的一种方式,使用深度学习(机器学习)算法模仿人类大脑神经元,来实现智能的一种方式,其主要载体是神经网络。

神经网络之所以得到发展的原因是因为,基于神经网络架构进行预训练之后,神经网络会产生一种无法解释的涌现能力,而这个涌现能力特别像是具有了智能一样。

神经网络模型架构

既然是模仿神经网络,那么就需要一种深度学习模型来模仿人类大脑神经系统,比如CNN(卷积神经网络),RNN(循环神经网络),以及目前主流的Transformer模型,还有LSTM,ResNet,GANs等。

神经网络的主要结构为一个输入层,一个输出层,以及隐藏层(一个或多个层组成),不同网络层之间使用全连接的方式进行连接,每一个圆都代表着一个神经元,如下图所示:

在神经网络中,除了输入/输出层之外,每一个神经元都有其参数,神经网络的效果就是由这些参数值决定的。

神经网络模型通过一种叫正向传播,损失计算和反向传播的方式来调整神经网络模型中每个神经元的参数。

通过把大量的训练数据输入到神经网络中,让神经网络进行“学习”(不断的调整参数),来达到类智能的能力。

不同神经网络的架构和实现有所不同,但其核心点都是基于此模型实现的,对想学习神经网络的朋友来说,先学会基础的神经网络架构,然后再针对不同的神经网络模型进行深化是最好的选择。

目前的大模型主要采用的是预训练的方式来实现智能的,简单来说就是给神经网络模型一堆资料,让它自己学,自己看,自己总结;其中给答案的叫做监督学习,没答案的叫无监督学习。

然后根据不同的任务需求,又设计出用来解决不同类型任务的神经网络,比如分类任务,图片处理任务,自然语言处理任务等。

至于大模型技术细节方面的东西,就不详细描述了,感兴趣的可以自己学习,比如编码器,损失计算和反向传播怎么实现等。

再有,设计并训练一个完整可用的神经网络模型是一个复杂的工程,比如模型的设计,训练数据的收集与处理,损失函数与反向传播算法的设计,模型过拟合,欠拟合等问题。

而且随着模型规模的增大,模型的训练难度呈几何式增长,比如分布式训练,并行计算等问题;以及为了提升大模型的学习效率,节约成本而设计的强化学习,迁移学习等。

最后,为了使得大模型更像人,也为了实现真正的AGI(通用人工智能),现在多模态大模型大行其道,而多模态大模型技术比传统大模型的技术复杂度又上升了不止一个台阶。

基于知识库的向量检索——RAG

大模型技术虽然很强大,但其有几个明显的缺点,第一就是知识是有限制的,因为采用的是预训练方式,因此大模型的知识最多只能到训练开始的时间节点,之后产生的新的知识大模型无法获取。

其次,由于训练大模型的成本问题,导致很多企业无法承担大模型的训练成本,因此只能使用第三方的大模型,但第三方大模型没有在特定领域的数据上进行训练或微调,因此,其表现能力一般。

这时RAG就出现了,RAG中文是检索增强,是通过外挂知识库的方式,提问大模型之前先从向量数据库中查询数据,然后一起输入到大模型,这样大模型就相当于有了一个外部资料库,遇到不懂的问题就可以通过查资料的方式解决。

以目前的技术来说,RAG是大模型技术的一个重要节点,既是大模型能力范围的扩展,也是对大模型短板的补充。

微调与提示词工程

我们一般使用的大模型都是预训练模型,也就是用某些数据集训练过的模型;但这些模型一般情况下只会在特定领域表现出色,但如果用来解决自己的实际问题可能就不太好用了。

这时怎么让预训练模型在其它任务中表现更好就是一个值得思考的问题,而这就是微调与提示词工程存在的意义。

微调

微调从技术手段上来说和模型训练没有区别,只不过微调是在相似任务的预训练模型的基础之上,通过少量的数据对模型参数进行调整,使得其能够更加适应当前任务的一种方式。由于其成本低,对资金和技术要求要比完全重新设计和训练一款模型要低的多。

因此,微调存在的意义是为了节约成本和降低门槛,如果资金充足的情况下,根据任务需求设计并训练一款模型是最好的选择,微调是退而求其次的一种方式。

提示词工程

如果说微调是为了让大模型去适应特定的任务,那么提示词的作用就是怎么更好的使用一个大模型。

根据研究发现,对待同样的问题使用不同的提示词有时会得到完全不一样的效果,因此根据这一现象就提出了提示学习的方法,具体的可以看之前的问题——提示学习。

用人类来举例就是,假如有人问你吃饭了吗这种简单的问题,你可以下意识的回答,而且可以回答的很好;大模型也是如此,如果你问大模型很简单的问题,它也能回答的比较好。

但如果问到一些复杂的问题就需要更加准确的描述,比如说根据当前的就业环境,从经济,市场,贸易,国际局势等多个方面来分析一下产生当前情况的原因,以及后续的应对方法。

这种复杂的问题,不论是问人还是问大模型,你说的越准确,它回答的才能更好,这就是提示词存在的意义。

智能体Agent

在前面的描述中,神经网络架构讲的是怎么构建一个大模型,知识库是怎么补充和强化大模型,微调和提示词是怎么更好的使用大模型,那么智能体就是真正的使用大模型,研究大模型的具体应用。

如果把大模型比做人类的大脑,那么智能体就是大模型的手和脚。

在此之前使用大模型,我们能够让它回答问题,写文章,生成图片和视频,但这都是大模型天生具备的能力,就类似于人类可以写写画画一样。

但如果让大模型完成更加复杂的任务,这时就需要借助外部工具,比如外出旅行需要设计旅行路线,定酒店和车票等。

这种任务就完全超出大模型或者人类本身的能力圈,如果想完成这些任务就需要借助外部工具,比如说手机APP。

智能体就是大模型+外部工具实现的一种能够独自分析和解决复杂任务的一种载体,利用大模型的独立规划能力,让它根据自己的判断去调用外部工具完成任务。

使用的技术主要有function call,langchain等;如上图所示,大模型使用function call的方式调用外部工具,使用自身能力完成规划和行动,并且由于大模型没有足够的记忆能力,需要增加记忆模块来记录对复杂任务的分析过程。

目前,大模型解决复杂任务,主要通过思维链(CoT)的方式来实现对复杂问题的分解。

langchain是一种人工智能开发框架,它封装了大部分调用大模型的细节,以及其它辅助功能,比如文档的加载,多个大模型的链式调用,提示词模板的封装等,与其类似的还有LlamaIndex等。

总结

从大的方向上来说,大模型从技术到应用,主要涉及到以上几个大的模块;而每个模块又涉及到大量的技术和细节。比如打造不同任务的神经网络模型,强化学习,迁移学习,知识蒸馏,分布式训练与存储等;以及RAG使用的向量检索,向量数据库,语义理解等,还有复杂任务的思维链(CoT),模型训练使用的LoRa等微调方法。

还有多模态模型中的知识对齐,数据融合等复杂技术。

如何学习AI大模型?

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

读者福利:如果大家对大模型感兴趣,这套大模型学习资料一定对你有用

对于0基础小白入门:

如果你是零基础小白,想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短,学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

包括:大模型学习线路汇总、学习阶段,大模型实战案例,大模型学习视频,人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型!

标签:一篇,训练,模型,技术,就够,学习,神经网络,任务,梳理
From: https://blog.csdn.net/xiangxueerfei/article/details/143512256

相关文章

  • Go 语言变量类型:从入门到精通,一篇搞定所有知识点!
    Go语言变量类型1.基本类型1.1数值类型1.2布尔类型1.3字符串类型2.复合类型2.1数组2.2切片2.3字典(map)2.4结构体2.5接口3.类型转换4.零值5.示例1.基本类型Go语言中的基本类型主要包括数值类型、布尔类型和字符串类型。1.1数值类型整型:int:根据......
  • 挖漏洞怎么赚钱?挖漏洞入门到精通,收藏这篇就够了
    我就是一个最普通的网络安全工程师,出道快10年了,不出意外地遭遇到瓶颈期,但是凭技术在各大平台挖漏洞副业,硬是妥妥扛过来了。因为对于程序员来讲,这是个试错成本很低、事半功倍的选择。编程技能是一种强大生产力,决定程序员是一个高薪职业,同时由于技术迭代太快,决定程序员也是......
  • Servlet梳理
    文章目录1、Servlet概述1_介绍2_Servlet作用2、Servlet开始1_结构2_实现步骤3_执行原理4_生命周期5_配置立刻加载6_Servlet实现方式7_Servlet映射路径8_Servlet映射路径配置规范9_相对路径10_常见问题3、Servlet3.0注解开发1_Servlet3.0新增特性2_Servlet3.0的注解3_Se......
  • 为什么程序员35岁就会被淘汰(非常详细)看这一篇就够了
    文章目录前言一、为何程序员35岁就开始被嫌弃了?1、技术更新迅速2、职业发展瓶颈3、成本考虑4、年龄歧视5、市场供需变化6、个人因素二、程序员该如何避免中年危机?1、持续学习与技能更新2、拓展技术广度与深度3、提升软技能4、关注行业趋势与市场变化5、建立人脉与社交网......
  • 了解病毒木马(非常详细),零基础入门黑客,看这篇就够了!
    1、病毒木马是什么病毒木马都属于恶意软件,病毒会自我复制,木马则擅长伪装。2、病毒木马有哪些(1)破坏病毒:如熊猫烧香,以破坏计算机为目的,让计算机不能正常使用。(2)勒索病毒:本质是加密软件,被不法分子用于勒索。2017-2018年特别猖獗。(3)挖矿病毒:虚拟货币,通过计算资源获得。通......
  • 300个网络安全软件和在线工具(归类版)(非常详细),零基础入门到精通,看这一篇就够了
    系统下载1、KALI安装版https://pan.quark.cn/s/483c664db4fb2、KALI免安装版https://pan.quark.cn/s/23d4540a800b3、下载所有Kali系统https://pan.quark.cn/s/7d8b9982012f4、KALI软件源https://pan.quark.cn/s/33781a6f346d5、所有Linux系统https://pan.quark.c......
  • 中国十大网络安全公司(非常详细),零基础入门到精通,看这一篇就够了
    文章目录前言1、深信服科技股份有限公司2、奇安信3、启明星辰信息技术集团股份有限公司4、天融信(南洋股份)5、美亚柏科6、蓝盾股份7、绿盟科技8、任子行9、安恒信息10、山石网科零基础网络安全学习计划学习路线图大纲总览学习计划阶段一:初级网络安全工程师阶段二:中级or高......
  • 一篇文章教会你HC-SR04超声波传感器测距,附STM32代码示例
     一、HC-SR04超声波传感器介绍:(1)HC-SR04(2020版本):        HC-SR04(2020版本)是一款尺寸完全兼容老版本,增加UART和IIC功能的开放式超声波测距模块。默认条件下,软件与硬件完全兼容老版本HC-SR04;可以通过电阻设置成UART或IIC模式。2CM超小盲区,4.5M典型最远测......
  • 计算机失业找不到工作怎么办?收藏这篇就够了
    我是一所二本院校的,现在大四了,计算机专业的,可是找不到合适的工作怎么办?考研也很卷,我不想考研了,想找份工作就业算了,找了这段时间发现更卷,更现实。我连续投了很多份简历,只有一两个小公司的HR和我聊,但对方一开口全是经验,有一定的工作能力和经验,所有的工作都要自己独立完成的,所......
  • 计算机失业年龄,收藏这篇就够了
    在各类新闻中,我们总是看到各类35岁失业优化的新闻。计算机=35岁失业?计算机35岁危机,确有其事!但也有一部分原因,是来自互联网此前过度狂热、垄断内卷的降温。事实上,任何一个大厂里都有相当数量的35岁以上的员工。不过,留下来的员工也几乎都是中层和高层领导,以及技术过硬......