真的想入门大语言模型，只看这一个文章应该是可以入门的。但是修行下去，还是要靠自己的了！

如果你把大语言模型/LLM 当成一门技术来看，那就要看一下这门技术需要什么。

基本要求：

• 开发语言：Python, C/C++
• 开发框架：Numpy/Pytorch/Tensorflow/Keras/Onnx
• 数学知识：线性代数、高数、概率、凸优化

这些东西我们假定你都已经会了，或者熟练使用了。

如果不熟，我建议你自己再学习一下。尤其是数学的几个基本公式，是要学会的。我列一下吧。

数学核心内容

1. 「线性代数」：关键概念包括向量、矩阵、特征值和特征向量。重要的公式涉及矩阵乘法、行列式以及特征值方程Av=λv，其中 A是矩阵，v 是特征向量，λ是特征值。
2. 「高数」：基本主题是微分和积分，重点是理解极限、导数和积分的概念。函数 f(x) 在点 x的导数由f′(x)=limh→0 f(x+h)−f(x) 给出，基本微积分定理将微分与积分联系起来。
3. 「概率」：关键点包括概率公理、条件概率、贝叶斯定理、随机变量和分布。例如，贝叶斯定理由P(A∣B)=P(B∣A)P(A)/P(B)给出，它帮助在发生B 的情况下更新 A 的概率。
4. 「凸优化」：关注目标函数为凸函数的问题。关键概念包括凸集、凸函数、梯度下降和拉格朗日乘数。梯度下降更新规则可以表示为 xn+1 =xn −α∇f(xn )，其中 α是学习率。

你可以看到这些相对经常用到的数学，其实没有多难，只要你再看一下记住就好了。

开发框架

Numpy 主要是掌握各种数据的使用方法

Pytorch 与 Tensor、 Keras 就是完成各种网络及训练的方法

Transformer基础

做为 LLM 的基础模型，你要想入门，那对 Transformer 这个模型要了如指掌才成！

而 Transformer 的基本图像就是下面这样的：

推荐自己手写一个 Transformer 模型，至少要写一个 Attention 的结构。还要看懂下面这个图。你就能体会到一个至简的模型是怎么遵循 Scaling Law的，AGI 可能就在这个简单的重复与变大中了！

但是Transformer 这么简单的东西怎么就这么厉害了呢？整个大模型已经发展两三年了，如果你再不跟上，可能很快就淘汰了。

这些是个基础了。但是对于 LLM 来讲吧，如果你想自己继续研究，那可能要接触的就是下面这些东西了。

• Prompt 工程
• RAG 技术
• Fine-Tune 技术
• LLM Training From Scratch
• LLM 部署及优化技术

这几项基本上是针对效果及成本的要求从低到高的顺序，也是技术上从简单到难的顺序列出来的。

1. 「Prompt 工程」：涉及设计和完善给LLM的Prompt，来得到最准确或最有用的Response。核心原则是通过精心设计的问题或陈述引导LLM生成所需的输出。它需要理解LM的能力和限制，并且通常涉及反复试验以找到最有效的提示。基本技术就是三件事：
   指令角色、精确表达、要求输出格式。
2. 「RAG 技术（检索增强生成）」：RAG 是一种方法，结合了检索器模型来获取相关文档或数据和生成器模型来产生最终输出。这种技术通过外部信息丰富LLM的响应，提高其准确性和可靠性，特别是对于知识密集型任务。关键是有效整合检索和生成过程，以利用现有知识和生成能力。
   你需要了解的就是 LangChain
3. 「Fine-Tune 技术」：微调涉及在特定数据集或特定任务上轻微调整预训练模型参数以提高性能。这种方法允许利用大型预训练模型并将它们适应于专门的要求，无需进行大量重新训练。本质是保持LM的一般能力，同时为特定用例进行优化。
   没啥好说的了，自己准备数据针对特定任务训练
4. 「LLM 从零开始训练」：从头开始训练大型语言模型（LLM）意味着在不依赖现有预训练权重的情况下构建模型。这个过程涉及收集大量数据集、设计模型架构，然后在高性能计算资源上长时间训练模型。核心挑战是需要大量的计算能力和数据，以及有效管理训练过程的专业知识。
   如果你没有在一个顶级的公司或者研究团队，想想就好了。
5. 「LLM 部署及优化技术」：部署和优化LLM涉及有效提供预测的策略，同时有效管理计算资源。这包括模型量化（减少数字的精度以节省内存）、模型修剪（移除不那么重要的权重）和蒸馏（训练一个较小的模型来模仿一个较大的模型）。目标是减少模型的大小和推理时间，而不会显著影响其性能，使其适合生产环境。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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