大型语言模型（LLM）
课程目标
在本模块中，我们将深入探讨大型语言模型（LLM）的工作原理。通过学习，您将了解LLM如何通过预测下一个词来生成文本，并掌握Token的概念。
学习内容
什么是大型语言模型（LLM）
大型语言模型（LLM）是一种通过预测下一个词来生成文本的AI模型。LLM的核心任务是根据输入的文本，猜测下一个最有可能出现的词。这个看似简单的任务实际上需要模型具备对语言和世界的深刻理解。
例如，给定一个句子“Jack 很帅”，LLM需要预测下一个词可能是“的”。然后，模型可以继续预测下一个词，直到生成完整的句子。
Token的概念
在处理输入数据时，LLM会将数据分解成更小的单位，这些单位称为Token。一个Token可以是一个词、一个字符或一个子词。
例如，句子“Jack 很帅”可能会被分解成三个Token：“Jack”、“很”和“帅”。通过这种方式，模型可以更细粒度地处理和理解输入数据。
LLM的训练过程
LLM的训练过程通常分为两个主要步骤：预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）。
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预训练（Pre-training）：在预训练阶段，模型会在大量的文本数据上进行训练，以学习语言的基本结构和规律。这个过程通常需要大量的计算资源和时间。
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微调（Fine-tuning）：在微调阶段，模型会在特定任务的数据集上进行进一步训练，以优化其在特定任务上的表现。微调过程相对预训练来说，需要的资源和时间较少。
LLM的实际应用
LLM在实际应用中表现出色，可以用于多种任务，例如：
- 文本生成：自动生成文章、故事等。
- 对话系统：如ChatGPT，可以进行对话和回答问题。
- 翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
课程总结
通过本模块的学习，您应该已经掌握了LLM的基本概念和工作原理，了解了Token的概念以及LLM的训练过程。希望这些知识能够帮助您更好地理解和应用大型语言模型。
下一步，您可以继续学习Transformer神经网络以进一步深入了解LLM背后的技术。
