背景

在当今的人工智能领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已经成为了一个重要的研究方向和应用热点。大语言模型通过深度学习技术，尤其是基于变换器（Transformer）架构的模型，如 GPT-3、BERT 等，展示了在自然语言处理（NLP）任务中的强大能力。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能理解和处理复杂的语言任务，如翻译、问答、文本摘要等。

然而，对于许多初学者和研究人员来说，如何从零开始学习和掌握大语言模型仍然是一个巨大的挑战。大语言模型的训练和应用涉及到大量的理论知识和实践技能，包括深度学习基础、自然语言处理技术、模型训练和优化方法、以及实际应用中的工程实现。

为了帮助更多的人了解和掌握大语言模型的相关知识，本系列文章将从零开始，系统地介绍大语言模型的基础理论、关键技术和实际应用。通过循序渐进的学习路径，读者将能够逐步掌握大语言模型的核心概念和技术细节，并能够在实际项目中应用这些知识。

通过本系列文章的学习，读者将能够系统地掌握大语言模型的相关知识，从而在自然语言处理领域中获得更深入的理解和应用能力。无论你是初学者还是有一定基础的研究人员，本系列文章都将为你提供有价值的学习资源和实践指导。让我们一起从零开始，探索大语言模型的奥秘，开启人工智能学习的新篇章。

文章

第1章：理解大型语言模型

什么是LLMs?

LLMs代表了深度学习技术的-一种特定应用,利用其处理和生成类人文本的能力。深
度学习是机器学习的一个专门分支,侧重于使用多层神经网络。机器学习和深度学习是旨在实现算法的领域,使计算机能够从数据中学习并执行通常需要人类智能的任务。

什么是Transformer？

原始Transformer架构的简化描述,这是一种用于语言翻译的深度学习模型。Transformer由两部分组成:

• 编码器:
  • 处理输入文本并生成文本的嵌入表示(在不同维度上捕捉许多不同因素的数值表示)
• 解码器:
  • 可以使用这些嵌入表示逐字生成翻译后的文本。
    请注意,此图显示了翻译过程的最后阶段,在此阶段,解码器必须生成最后一个词(“Beispiel”),给定原始输入文本(“This is is arnexample”)和部分翻译的句子(“Dasistein”),以完成翻译。
    

什么是BERT和GPT?

GPT的架构设计

构建GPT有哪些步骤？

第2章：处理文本数据

第3章：编码Attention机制

第4章：从零实现GPT模型

第5章：在未标记数据上进行预训练

第6章：用于文本分类的微调

第7章：为指令执行进行微调