大模型基础概念

大模型（Large Language Models, LLMs）指参数规模超过百亿、甚至千亿的深度学习模型，如GPT-3、PaLM等。其核心是基于Transformer架构，通过海量数据训练获得文本生成、推理等能力。关键特性包括：

• 规模效应：参数越多，模型表现通常越强。
• 涌现能力：在特定任务上（如代码生成）表现出小模型不具备的突然性能力提升。
• 多模态扩展：部分大模型可处理文本、图像、音频等多模态输入。

大模型训练流程

数据准备

• 数据来源：开源语料（Common Crawl）、专业领域数据、合成数据等。
• 清洗过滤：去除低质量、重复、有害内容，需兼顾多样性与代表性。

模型架构设计

• Transformer层数：通常在24层（如GPT-3 Small）至96层（如GPT-3 175B）之间。
• 注意力机制：多头自注意力（Multi-Head Attention）是核心组件，计算复杂度为 $O(n^2\cdot d)$，其中 $n$ 为序列长度，$d$ 为隐藏层维度。

分布式训练技术

• 数据并行：将批量数据拆分到多个GPU。
• 模型并行：将模型层拆分到不同设备（如Tensor Parallelism）。
• 混合精度训练：使用FP16/FP32混合精度加速计算。

# 示例：PyTorch混合精度训练片段
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()
with autocast():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()

大模型微调方法

指令微调（Instruction Tuning）
使用任务指令（如“翻译以下句子”）和示例数据微调模型，提升其遵循指令的能力。常用数据集包括FLAN、Self-Instruct等。

人类反馈强化学习（RLHF）

• 步骤1：训练奖励模型（Reward Model）评估生成质量。
• 步骤2：通过PPO算法优化模型输出，使其符合人类偏好。

参数高效微调（PEFT）

• LoRA（Low-Rank Adaptation）：冻结原模型权重，注入低秩矩阵适配新任务。
• Adapter：在Transformer层中插入小型全连接网络。

大模型应用场景

文本生成

• 创意写作：生成故事、诗歌等。
• 代码补全：GitHub Copilot基于OpenAI Codex模型。

知识问答

• 闭域问答：基于特定文档（如企业知识库）生成答案。
• 开放域问答：依赖模型预训练知识，需警惕幻觉（Hallucination）。

多模态任务

• 图文生成：如DALL·E、Stable Diffusion结合语言模型。
• 视频理解：通过文本描述解析视频内容。

大模型优化与部署

推理加速技术

• 量化：将FP32权重转换为INT8/INT4，减少显存占用。
• 模型剪枝：移除冗余注意力头或神经元。
• KV缓存：缓存历史计算的Key-Value对，减少重复计算。

部署工具链

• vLLM：支持高吞吐量推理的开源库。
• TensorRT-LLM：NVIDIA推出的推理优化引擎。

大模型伦理与安全

偏见与公平性
训练数据中的社会偏见可能导致模型输出歧视性内容，需通过数据平衡、后处理等方法缓解。

滥用风险

• 深度伪造（Deepfake）：生成虚假新闻或图像。
• 自动化攻击：利用模型编写恶意代码或钓鱼邮件。

缓解措施

• 内容过滤：部署分类器拦截有害输出。
• 可追溯性：添加水印标记AI生成内容。

学习资源推荐

• 理论框架：《Attention Is All You Need》论文（2017）。
• 实战课程：Hugging Face的Transformer教程。
• 工具库：PyTorch Lightning、DeepSpeed、Megatron-LM。

（注：以上为精简框架，实际万字教程需展开各章节细节并补充案例。）