大模型基础知识ppT-大模型基础知识讲解_电脑工具

本文导读：

1、从零开始学习大模型-第一章-大模型简介
2、漫画图解:一口气搞懂大模型的10个核心概念
3、一张图读懂大模型应用是如何工作的,一图胜千言
4、阐述大模型的基本原理
5、上交2024最新-《动手学大模型》实战教程及ppt分享!
6、一分钟弄懂GenAI大模型原理|AGI常识

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

大模型简介大模型（Large Models），在人工智能领域，特别是在自然语言处理（NLP）和机器学习中，指的是那些拥有大量参数的深度学习模型。这些模型通过在大规模数据集上进行训练，能够学习到丰富的数据表示和模式，从而在各种任务上表现出色，如文本生成、语言理解、图像识别等。

大语言模型（Large Language Model，简称LLM）是指在深度学习领域中具有大量参数的深度学习模型。这些模型一般以B（Billion，十亿）为单位，参数规模庞大，如7B、13B、33B、65B、130B等。

从零入门大模型可分三步：理解基础概念、动手实践操作、融入社区学习，结合案例与资源逐步深入。理解大模型基础概念核心本质：大模型本质是“超级填字游戏高手”，基于海量数据、暴力计算和Transformer架构，通过训练完成类似“完形填空”的任务，输入上半句预测下半句。

在GPT系列模型发展的同时，开源大模型 LLAMA 由Meta公司推出，LLAMA 的参数量从7B到65B不等，性能接近GPT-3，展示了在相对较小的模型中，通过优化数据使用效率和计算分配，也能达到接近大型模型的性能。这一发现对模型设计和训练策略产生了重要影响，使得模型在资源受限环境下也能取得优秀性能。

学习路线与阶段规划大模型学习需分阶段推进，每个阶段设定明确目标并匹配对应技能与内容，建议结合个人基础灵活调整进度。阶段一：自然语言处理（NLP）与AI基础目标：掌握NLP与深度学习核心知识，为后续学习奠定基础。

从零开始训练大模型（以minicpm为例）需重点关注样本处理、训练策略、优化器与学习率调度等核心环节，以下是具体步骤与关键要点：样本处理样本构成中英混合比例：需平衡中英文数据比例，逻辑推理类样本（如代码、数学题）占比随模型规模增大而提高。

漫画图解:一口气搞懂大模型的10个核心概念

1、漫画图解：一口气搞懂大模型的10个核心概念基座模型概念：基座模型如同哪吒的原始魔丸之力，拥有海量知识和通用能力，但直接使用可能产生不稳定或不符合预期的结果。解释：基座模型通过预训练学习通用语言理解能力，是AI大模型能力的核心来源。然而，这些能力如同魔丸之力，强大但难以控制，需要被“驯化”才能安全应用。

2、ANN（人工神经网络）基本概念：ANN（Artificial Neural Network）是一种模拟大脑运作机制的算法。人类通过五感接收外部数据，不同数据会激活大脑中特定的神经元组合，进行数据处理和计算，最终生成相应指令。为模拟这一机制，研究人员设计了人工神经元并将其连接成网络，形成人工神经网络模型。

一张图读懂大模型应用是如何工作的,一图胜千言

若需要调用外部知识或API，大模型会通过Function Calling方式向应用程序提出请求。知识检索与API调用：应用程序根据大模型的请求，从知识库或向量数据库中检索相关信息，或通过API调用外部服务。检索到的信息或API返回的结果再次通过Prompt方式传递给大模型。输出生成：大模型根据检索到的信息或API返回的结果，生成最终响应。

通过这张图和解析，你对大模型应用的工作原理有了直观的理解。从基础概念到实际应用，大模型正以独特的方式改变着我们的世界。合作交流：如有需要获取2024年大厂面试资料、学习工具或微服务电商项目源码，可联系mdx_0422，加入Java学习小组。

一图胜千言的原因在于图形在信息传递上具有高效性和直观性。以下是具体原因：信息浓缩：高效传递：图形能够以简洁的方式呈现大量信息，避免了冗长的文字描述，使得信息更加紧凑且易于理解。快速捕捉：人们往往能够迅速从图形中捕捉到关键信息，而无需花费大量时间阅读和分析文本。

图表是表达数据或思想的重要形式之一，“一图胜千言”，即指好的图表具有能够简洁地表述复杂的关系、吸引读者的注意力、有助于读者理解和回忆等特点，因此胜过千言万语。再动听的语言，不如一张图片来得直接，看图者可以快速、深入地了解图片信息。

从信息”、模型”、图表”、文本”、版面设计”、颜色”6个方面来解说图形”的描绘方法，有助于思考整理、构思、发现问题的描绘方法”到有助于企划书、提案书、报告资料的展现方法”，囊括了所有实用的基本知识。只要在绘图时分别从以上6个方面来思考，便能快速地把握重点，让对方迅速了解你的意图。

应用实例：在图像设计中，可以巧妙地运用颜色、形状、线条等元素，构建出视觉引导路径，使观众在欣赏图像的同时，自然地接收并理解信息。通过以上五个妙招，你可以创作出既美观又高效的视觉笔记，实现“一图胜千言”的表达效果。同时，不断学习和实践也是提升视觉笔记创作能力的重要途径。

阐述大模型的基本原理

1、大模型（以大语言模型为例）的核心是Transformer架构，通过自注意力机制捕捉语义关联，经自监督预训练学习通用知识，推理时逐词生成响应，突破阈值后会涌现额外能力。

2、Transformer的核心原理是通过自注意力机制实现输入序列的并行化全局信息捕捉，结合编码器-解码器架构完成序列到序列的转换任务。核心架构：编码器-解码器分工协作Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）串联组成。

3、大模型通过统计共现词概率生成文本，其核心原理是依赖数据中的统计规律而非真实语义理解；缺陷在于缺乏真实世界认知、易受数据偏差影响、处理争议或冷门主题时准确性低且易产生幻觉，距离真正的逻辑推理智能较远。

上交2024最新-《动手学大模型》实战教程及ppt分享!

《动手学大模型》是上海交通大学2024年推出的免费大模型课程，包含实战教程与PPT，源自春季《人工智能安全技术》课程讲义，由张倬胜教授设计，GitHub获4K星标，适合希望掌握大模型基础并提升编程技能的研究者与学生。

实战导向：教程中包含了大量实践案例，帮助学习者通过动手实践掌握大模型相关技术。内容丰富：涵盖了从基础知识到高级应用的全方位内容，适合不同水平的学习者。更新及时：课程内容紧跟大模型领域的发展动态，确保学习者能够掌握最新的技术和方法。

项目二：人情世故大模型系统系统架构：与项目一相似，但引入了Agent组件，用于模拟复杂社交情境。实操步骤：克隆项目代码，创建并激活虚拟环境，安装依赖包。运行前端webui服务，选择场景并输入相关信息。系统会根据输入生成相应的用于教授用户理解中国社会的潜规则。

《动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型》是一本涵盖深度学习基础知识到大模型应用的全方位PyTorch学习指南，全书共11章。具体内容如下：第1章：深度学习全景介绍深度学习的概念与应用场景。开发环境的搭建方法。第2章：PyTorch数学基础函数、微分、数理统计、矩阵等核心数学知识。

一分钟弄懂GenAI大模型原理|AGI常识

GenAI大模型的核心原理是通过数学方法模拟人类语言和知识的规律，其本质是统计字词组合的概率并构建高维空间中的关系网络，最终通过多层计算框架实现智能输出。GenAI大模型的基础原理概率统计与向量空间所有字词被映射为高维空间中的向量，其位置由上下文相关性决定。

基础模型：基础模型是通过海量数据训练的生成式AI模型，能够作为各种应用的基础，如OpenAI的GPT、谷歌的Gemini等。前沿模型：“前沿模型”是一个营销术语，指未发布的未来模型，理论上可能比现有AI模型更强大，但也可能带来显著风险。

阿里巴巴集团CEO吴泳铭在云栖大会上提出，AGI（通用人工智能）的实现是确定性事件，但仅为起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能ASI。

大语言模型（LLM）基于海量文本训练的模型，能理解和生成人类语言。特点：参数超千亿，可写文章、编程，但易产生“AI幻觉”（编造错误信息）。例子：ChatGPT、GPT-4。生成式 AI（GenAI）能创造新内容（如文本、图像、音乐）的 AI。争议：版权归属（AI 作品归谁？）、伦理风险（如 Deepfake 伪造视频）。

商汤绝影该产品线专注于智能汽车领域，构建了“驾-舱-云”三位一体的全栈AGI技术架构。其智能驾驶方案已实车部署端到端自动驾驶解决方案UniAD，并推出了业界首个基于多模态大模型的智驾大模型DriveAGI。在智能座舱方面，其AI软件市场份额连续五年位列第一。

例如，当前大语言模型仅能预测文本中的下一个单词，看似推理实为重复训练数据，缺乏真正的理解能力。批判行业过度推断：针对OpenAI等公司宣称“几千天内实现AGI”或马斯克预测“2026年达成”的言论，杨立昆认为这些推断荒谬。他强调，在讨论控制超智能AI前，需先设计出比家猫更聪明的系统。

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