大模型基础 完整版

大语言模型基础

这份资料深入探讨了大语言模型（LLMs）的基础，从早期的n-grams模型到现代的Transformer架构，再到Prompt工程和模型编辑，覆盖了LLMs的多个重要方面。

• 你能获得：了解LLMs的关键概念和技术，掌握Prompt工程，理解模型编辑，以及探索检索增强生成（RAG）等前沿技术。

核心内容：

1. 大语言模型（LLMs）的演进：

• 总结：从n-grams、RNN到Transformer的演进，Transformer是目前LLMs的核心架构。
• 详细解释：
  • n-grams模型：通过统计词序列出现的频率来预测下一个词，但无法处理长距离依赖关系。
  • RNN：通过循环神经网络处理序列数据，但存在梯度消失问题，难以处理长序列。
  • Transformer：基于自注意力机制，可以并行处理序列数据，更好地捕捉长距离依赖关系。

2. Transformer架构及其变体：

• 总结：Transformer架构包括Encoder-only、Encoder-Decoder和Decoder-only三种类型，各有优缺点和适用场景。
• 详细解释：
  • Encoder-only：如BERT，擅长自然语言理解（NLU）任务。
  • Encoder-Decoder：如T5，擅长序列到序列（Seq2Seq）任务。
  • Decoder-only：如GPT，擅长自然语言生成（NLG）任务。

3. Prompt工程：

• 总结：Prompt工程是一种通过设计合适的Prompt来引导LLMs生成期望输出的技术。
• 详细解释：
  • In-Context Learning（ICL）：通过在Prompt中提供少量示例来指导LLMs。
  • Chain-of-Thought（CoT）：通过引导LLMs逐步推理来提高生成质量。
  • Self-Consistency：通过生成多个答案并选择最一致的答案来提高准确性。

4. 参数高效微调（PEFT）：

• 总结：PEFT是一种在微调LLMs时只调整少量参数的技术，可以显著降低计算成本和存储需求。
• 详细解释：
  • Additional Parameters Methods：如Adapter-tuning、Prompt-tuning和Prefix-tuning。
  • Parameter Selection Methods：如BitFit和Child-tuning。
  • Low-Rank Adaptation Methods：如LoRA。

5. 模型编辑：

• 总结：模型编辑是一种修改LLMs中已存储知识的技术，可以修复错误或添加新知识。
• 详细解释：
  • 知识缓存法：通过存储事实知识来修改LLMs。
  • 附加参数法：通过添加额外参数来修改LLMs。
  • 定位编辑法：通过定位和修改LLMs中的特定神经元来修改LLMs。

6. 检索增强生成（RAG）：

• 总结：RAG是一种结合检索和生成的技术，可以提高LLMs生成的事实性和相关性。
• 详细解释：
  • 检索器：从知识库中检索相关文档。
  • 生成器：基于检索到的文档生成答案。
  • RAG可以缓解LLMs的幻觉问题，提高生成的事实性和相关性。

问答

Q: 什么是Transformer架构？

A: Transformer架构是一种基于自注意力机制的神经网络架构，可以并行处理序列数据，更好地捕捉长距离依赖关系。它包括Encoder-only、Encoder-Decoder和Decoder-only三种类型，各有优缺点和适用场景。

Q: 什么是Prompt工程？

A: Prompt工程是一种通过设计合适的Prompt来引导LLMs生成期望输出的技术。它包括In-Context Learning（ICL）、Chain-of-Thought（CoT）和Self-Consistency等技术。

Q: 什么是参数高效微调（PEFT）？

A: PEFT是一种在微调LLMs时只调整少量参数的技术，可以显著降低计算成本和存储需求。它包括Additional Parameters Methods、Parameter Selection Methods和Low-Rank Adaptation Methods等技术。

Q: 什么是检索增强生成（RAG）？

A: RAG是一种结合检索和生成的技术，可以提高LLMs生成的事实性和相关性。它通过检索器从知识库中检索相关文档，然后由生成器基于检索到的文档生成答案。