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白话大模型LLM-通用基础入门知识-适合给纯小白的入门！

news 来源：原创 2025/9/21 22:08:18

文章目录

    • 什么是大模型
    • 大模型训练
      • 预训练
      • 监督微调SFT
      • RLHF基于人类反馈的强化学习
    • 大模型分类
      • 大语言模型-LLM
      • 多模态模型-VLM
        • 视觉模型
        • 音频模型
    • 大模型工作流程
      • 分词化与词表映射
      • 大模型回答过程 & 基于token的概率预测
    • Agent导论
      • 子任务拆分

什么是大模型

大模型就是训练的一个能跟你对话、交互的智能模型。大：指的是训练这个模型用的参数比较大。模型：指的是神经网络模型。

你刚出生的时候如果能够穿越时空遇到80岁的你自己，那么80岁的你自己就是一个大模型。它经历比你丰富，脑子接收了几十年的训练参数。它比你智能，而你是个傻白甜。站在你刚出生的视角，你跟他对话，你就发现他无所不能。

大模型训练

大模型训练分为三个阶段：

  • 预训练
  • SFT（监督微调）
  • RLHF（基于人类反馈的强化学习）

预训练

预训练就是监督学习，就是你从3岁上学上到20岁，由学校和老师监督你一样。你就跟个基座大模型一样，什么都学，语数英物化等等知识都被你吸收了，目的是训练你的通用能力。在这个阶段，你啥都懂点，但是你不专，你就跟基座大模型一样，啥都懂点，问深了胡说八道了。

这个阶段肯定是必不可少的，这是训练你的一些基础的学习能力，这个代表你的底层基础能力。

这个阶段你学到的就是：

  • 造句
  • 成语接龙
  • 算术与基本逻辑

在这个阶段，大模型用到的框架是：transformer

监督微调SFT

你高考完了，上了大学就要选专业了。你终于不用像中学那样跟个傻子一样什么学科都学了，啥都学，学不精还要卷分数。你到了大学就要精修某个专业，学好这个专业你毕业以后就进入到对应的工作岗位了。大学、以及大学老师就会在你学习本专业的时候对你进行指导，这个就叫监督微调。他们不会像中学老师那样押着你学，他们只希望你别挂科，适当指导你，所以这叫：微调。

我们在预训练说了，你在具备通用知识的情况下，得接受专业知识训练，得接受正确价值观的引导。这也是你读大学的意义。

你学了那么多知识，但是不是什么话都能乱讲的，得符合社会主义核心价值观！这也是监督微调的意义。

RLHF基于人类反馈的强化学习

你走上工作岗位以后，你总得和同事合作打交道把？总得和领导汇报工作吧？这种能力学校没交，但是你现在到了公司新环境以后你就得学了，你现在面对这种新环境、新知识，当你去适应、学习的时候，就是一个调整自己的过程。大脑以前也没遇到这种新知识，因为学校不是万能的，所以你得不断根据环境反馈、同事朋友的反馈不断学习适应。

在这个阶段，你步入了工作岗位，可能被客户、领导骂，你根据现实情况调节自身去适应，这就是一个反馈强化学习的过程。

大模型分类

大模型的分类可以分为：

  • 大语言模型
  • 多模态模型
    • 视觉模型
    • 音频模型
    • …

大语言模型-LLM

你们之间通过文本交互，文字交互。咬文嚼字的能力。

多模态模型-VLM

视觉、音频交互。除了针对你的嘴巴能力，其他器官的感知能力。

视觉模型

这是针对视觉领域的。类似于千里眼。

音频模型

这是针对音频领域的。类似于顺风耳。

多模态模型其实比大语言模型难很多。

大模型工作流程

大模型工作分为 分词化和 问答。

分词化与词表映射

把一个句子划分成独立的一段段喂给计算机，计算机能够明白这个句子想表达啥。

你小时候学句子咋学的？不就是从造句开始的吗。从一个词语、一个短语开始学的。你的大脑自动帮你分词了。你分词效果不好，你的理解能力、推理能力都会受影响。老师问你问题，你就阿巴阿巴阿巴。

一个句子分词完成以后得部分我们叫做：token。

token拿到词表映射里去找对应的答案！

大模型回答过程 & 基于token的概率预测

大语言模型在给我们答案的时候，其实就是不断生成token的同时再去预测下一个token，把概率值大的token作为新一轮的答案放到列表中，这个过程叫做流式输出。这个过程的底层原理其实是基于自回归模型来做的。

目前主流的神经机器翻译模型为自回归模型，每一步的译文单词的生成都依赖于之前的翻译结果。

在这里插入图片描述

大模型回答你的答案的时候不会一下子给你100个字的答案，因为它就不是一开始就把答案生成完给你的。它回答你问题的时候采用的是流式输出。其实类似于一种一边思考一边回答你问题的感觉。并不是一下子塞给你一个一大堆文字的答案。

Agent导论

其实关于这个Agent的概念我的文章之前讲过，大家移步下面这篇文章：

  • 《LLM大语言模型深度探索与实践：构建智能应用的新范式，融合代理与数据库的高级整合》

子任务拆分

对于任务的拆分，用到了 思维链的概念。这个思维链在数据结构中其实就是一棵树！解决子任务的过程就是不断遍历书的一个过程。比如深度优先探索、广度优先探索。

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