LLM算法工程师全能实战营（完结）
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关于自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）的核心知识体系梳理，包含基础理论、模型架构以及应用发展等内容：
一、基础理论
（一）机器学习基础
- 核心任务范畴
- 监督学习：像分类（例如文本情感分析）和回归（如预测用户评分）这类有明确标签数据的任务。
- 无监督学习：涉及聚类（如新闻主题聚类）和降维（如使用 PCA 处理高维文本数据）。
- 半监督学习：利用少量标注数据和大量未标注数据进行学习，例如利用情感种子词扩展标注语料。
- 强化学习：通过奖励机制优化模型策略，如在对话系统中优化回复生成。
- 经典算法模型
- 逻辑回归：可用于文本二分类，比如垃圾邮件识别。
- 决策树：能构建特征规则，像词性组合规则。
- 支持向量机（SVM）：在短文本分类方面表现出色，例如对商品评论进行分类。
- 评估指标体系
- 分类问题：常用准确率、精确率、召回率和 F1 值来评估。
- 序列问题：采用 BLEU（机器翻译评估）和 ROUGE（文本摘要评估）等指标。
（二）深度学习基础
- 神经网络架构
- 前馈神经网络：在基础特征提取中发挥作用，如 Word2Vec 的隐藏层。
- 卷积神经网络（CNN）：适用于局部特征提取，例如在文本中识别 n - gram 模式。
- 循环神经网络（RNN）：可处理序列依赖关系，如 LSTM 在机器翻译中的应用。
- 自注意力机制：通过计算序列中元素间的相关性，如 Transformer 中的多头注意力。
- 关键技术要点
- 词嵌入技术：将词汇映射到低维向量空间，如 Word2Vec 的 CBOW 模型。
- 预训练范式：通过大规模无标注数据学习通用特征，如 GPT 的预训练 - 微调模式。
- 迁移学习：将在源任务上学习到的知识应用到目标任务，例如从语言模型迁移到问答系统。
（三）NLP 核心理论
- 语言模型原理
- n - gram 模型：基于统计的语言模型，如三元组概率 P (w3|w1,w2)。
- 神经语言模型：利用神经网络计算联合概率，如 ELMo 的双向 LSTM。
- 语义表示方法
- 分布式语义：通过上下文学习词汇含义，如 GloVe 的共现矩阵分解。
- 组合语义：对短语和句子的意义进行建模，如递归神经网络。
- 句法分析技术
- 依赖解析：分析词语之间的依存关系，如使用 Biaffine 模型。
- 成分分析：构建短语结构树，如利用 Charniak Parser。
二、大型语言模型（LLM）
（一）技术演进历程
- 统计模型阶段（2010 年前）
- 基于规则的系统：如基于模板的问答系统。
- 统计机器翻译：使用短语表和对数线性模型。
- 神经模型阶段（2010 - 2017）
- 词向量革命：Word2Vec 和 GloVe 推动了词向量的发展。
- 序列到序列（seq2seq）模型：如编码器 - 解码器结构的应用。
- 预训练模型阶段（2018 至今）
- BERT（2018）：开创了双向预训练的先河。
- GPT - 3（2020）：展示了少样本学习的能力。
- 多模态模型：如 GPT - 4 支持图文混合输入。
（二）核心技术特征
- 自监督学习
- 掩码语言模型（MLM）：BERT 采用的训练目标，预测被掩盖的词汇。
- 因果语言模型（CLM）：GPT 采用的训练方式，预测下一个词。
- 涌现能力表现
- 上下文学习（ICL）：通过示例提示进行推理。
- 思维链（CoT）：逐步推理的能力。
- 多语言理解：支持跨语言任务，如 XLM - R。
（三）典型应用场景
- 内容生成领域
- 文本创作：生成故事、诗歌等。
- 代码生成：如 GitHub Copilot。
- 交互服务领域
- 对话系统：如 ChatGPT。
- 客服机器人：基于检索增强生成。
- 专业领域应用
- 医疗：对病历进行分析。
- 法律：合同审查。
- 教育：智能辅导。
三、模型架构核心
（一）Transformer 架构
- 核心模块组成
- 多头注意力：并行计算多个注意力头，如 GPT - 4 的 96 头设计。
- 位置编码：引入绝对或相对位置信息，如 ALiBi 的线性插值方法。
- 前馈网络：包含 FFN 层，如 GShard 的稀疏激活。
- 关键改进方向
- 稀疏注意力：降低计算复杂度，如 Reformer 的局部敏感哈希（LSH）。
- 混合专家（MoE）：提升模型容量，如 Switch Transformer。
- 长距离建模：处理超长序列，如 Perceiver 的递归注意力。
（二）主流模型变体
（三）模型缩放规律
- 能力提升公式：模型能力与模型参数规模、数据量和训练计算量的平方根成正比。
- 实际应用挑战：
- 内存墙问题：需要优化显存占用，如使用 FlashAttention。
- 训练成本问题：单卡训练时间与模型规模的平方成正比。
- 推理延迟问题：需要进行模型压缩，如知识蒸馏。
四、未来发展趋势
- 模型效率优化：
- 动态计算：根据输入调整计算量，如 Mixture of Experts。
- 持续学习：避免灾难性遗忘，如通过弹性权重巩固。
- 多模态融合创新：
- 视觉语言模型：如 FLAVA 实现零样本跨模态迁移。
- 具身智能：将语言与物理世界相结合，如 VoxPoser。
- 伦理安全研究：
- 可控生成：避免生成有害内容，如使用 Diffusion 模型。
- 可解释性：开发归因方法，如 LIME 和 SHAP。
当前，LLM 的研究正朝着更高效、更安全、更具通用性的方向发展。建议结合具体任务选择合适的模型架构，同时关注模型压缩和部署技术，以应对实际应用中的挑战。
