【大语言模型：原理与工程实践】核心技术综述

我也不打算把网上相关的信息在总结一下，这样的话，工作量很大。
我主要看了-大语言模型基础技术这节
大语言模型（Large Language Models，LLMs）的核心技术涵盖了从模型的架构设计到其预训练和微调，直到模型的部署和性能评估。以下是对这些技术的综述：

1. 模型架构:

   • LLMs通常采用深层的神经网络架构，最常见的是Transformer网络，它包含多个自注意力层，能够捕捉输入数据中的复杂模式和长距离依赖关系。

2. 预训练策略:

   • 预训练是LLMs训练过程的第一阶段，模型在大量的文本数据上学习语言的通用表示。常用的预训练任务包括遮蔽语言建模（Masked Language Modeling，MLM）和下一个句子预测（Next Sentence Prediction，NSP）。

3. 训练数据和标注:

   • 质量高、标注准确的数据是训练有效LLMs的关键。需要经过精细的数据清洗和预处理流程，确保数据多样性和覆盖面。

4. 优化技术:

   • 使用高效的优化算法，如Adam或LAMB，避免梯度消失或爆炸，稳定训练过程。

5. 微调和精调:

   • 在特定的下游任务上，对LLMs进行微调，以使其更好地适应该任务的具体需求，这通常需要较少量的标注数据。

6. 多任务学习和迁移学习:

   • LLMs利用在预训练中积累的知识，可以通过迁移学习在相关任务上快速适应，有时还可以在一个模型中同时处理多个任务。

7. 模型压缩和量化:

   • 减小模型尺寸和计算复杂度，使模型更适合在计算资源受限的环境下部署。

8. 解释性和可视化:

   • 提供模型决策的可视化和解释工具，让模型的行为更加透明易懂。

9. 性能评估:

   • 涉及到多种指标，如准确率、召回率、F1分数等，以及特定任务的评估方法，比如问答系统中的精确回答率。

10. 道德和偏见审核:

    • 评估模型可能的偏见和伦理风险，确保其公平性和合理性，规避不当使用。

11. 部署和实际应用:

    • 模型要在现实世界中应用，需要考虑到性能、可扩展性和安全性等因素。

大语言模型正在快速发展，新技术不断涌现。未来的研究可能集中在提高模型效率、理解和可解释性以及确保模型的公平性和伦理使用。
提供几个参考链接：
https://www.jiqizhixin.com/articles/2023-10-07-11
https://arxiv.org/abs/2305.18703
https://www.51cto.com/article/760724.html

https://www.sdnlab.com/26471.html