今天，我们来看看RNN、Encoder技术最终累积导向的成果：LLM（Large Language Model）大型语言模型。

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从RNN 到Transformer

这边稍微回顾一下前几天讲过的深度学习模型架构：

1. RNN（Recurrent Neural Network）

   • 特点：逐步处理序列资料
   • 问题：长距离的文字关系比较难捕捉、训练时间比较长

2. Encoder–Decoder 架构

   • 应用：翻译、摘要等序列转换任务
   • 优点：分为Encoder（编码器）与Decoder（解码器）两个阶段

     

3. Transformer

   • 能平行化运算（加快训练速度）
   • 擅长捕捉长距离关系
   • 核心：使用Self-Attention机制，同时考虑整句话的所有词。
   • 优点：
   • 搭配Positional Encoding，补足模型对「词序」的理解。
   • Transformer 是现代LLM 的大大基石。

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LLM 是什么？

LLM，全名为Large Language Model（大型语言模型），是基于Transformer 架构、使用巨量文字资料训练而成的模型

不过，它的核心任务仍然是：「预测下一个词」

这项看似简单的任务，却演变成如今非常非常强大的语言模型能力🤯

LLM 的几个关键要素

1. 巨量参数（Parameters）
   • 模型规模从几百万个参数（RNN 时代）提升至数千亿个参数（GPT-5、Claude、Gemini 等）。
   • 每个参数都代表模型对语言的一种「微小的理解」。
2. 庞大训练资料（Data）
   • 来源包括：维基百科、书籍、网页、对话、程式码等。
   • 目标是让模型学会语言规则、语意关系、常识知识。
3. 强大的运算资源（Compute）
   • 利用GPU/TPU 进行数周甚至数月的训练。

LLM 的核心理念

虽然LLM 是「语言模型」，但它其实学到的不只是文字的规则。
在预测下一个词的过程中，模型同时学会了：

• 语法结构：知道句子怎么组成
• 语意关联：理解不同词之间的语意距离
• 世界知识：从大量文本中归纳出事实与常识
• 推理能力：能在上下文中做出逻辑推断

LLM 的强项与限制

• 理解能力：LLM 能够处理复杂的语意与上下文，但是有时候还是会误解指令，像是我之前在请LLM 帮我产出一段程式码的时候，它说的跟它做的东西就是不一样，甚至一直鬼打墙😤。我相信大家应该多多少少都有遇过类似的情形...
• 幻觉😵‍💫：LLM 虽然说有强大的能力，我们有想问的东西就会拿去给LLM 解答，但是有一点要注意的是LLM 可能会有Hallucination（幻觉）... 听起来很神秘吼，但其实这个幻觉就是在说LLM 可能会产出与事实不符的文字资讯。
  • 为什么会有这样的情况发生呢？ ➔ 因为LLM 基本上是从海量的资料在学习文字的规律，并根据学习到的东西，依据机率来去预测下个字，也就是说，它并不是在学「正确」的东西，而只是从被喂进去的东西当中再找出规律性而已
  • 总而言之，很多人会以为LLM 提供的回答都是正确的，但是其实不尽然，因此这是要特别注意的地方哦～
• 非即时资料：一般来说，在训练模型的资料并不会是即时更新的，它都是有一定的时间限制，因此若不搭配网页搜寻的功能，很有可能得到的资讯就会不是最新的

LLM 的相关应用

LLM 不只是单一模型，而是整个AI 生态链的核心。
以下为环绕LLM 的一些应用与技术，包括：

• Chain-of-Thought（CoT）：让模型「逐步推理」。
• RAG（Retrieval-Augmented Generation）：让模型「查资料再回答」。
• Ollama：让使用者在本地执行开源模型，兼顾隐私与可控性。

其实还有很多很多的技术，这边就举这些为例。

  如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

 三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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