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织梦 公司网站模板,本溪化工建设质量监督站网站,wordpress文章页加一言,网站的域名证书从0开始学习大模型#xff08;LLM#xff09;#xff0c;直接阅读原始论文是建立深刻理解的最佳捷径。因为大模型领域发展极快#xff0c;但核心思想都浓缩在几十篇经典论文中。下面的9篇#xff0c;每一篇都是该阶段的里程碑。第一阶段#xff1a;万物起源#xff08;架…从0开始学习大模型LLM直接阅读原始论文是建立深刻理解的最佳捷径。因为大模型领域发展极快但核心思想都浓缩在几十篇经典论文中。下面的9篇每一篇都是该阶段的里程碑。第一阶段万物起源架构基础这一阶段你需要搞懂大模型的“骨架”是什么。1. Attention Is All You Need (2017)作者:Google Brain核心贡献:提出了Transformer架构抛弃了传统的循环神经网络RNN/LSTM。学习重点:彻底搞懂Self-Attention自注意力机制、Multi-head Attention 和 Positional Encoding。这是现代所有大模型GPT, Claude, Llama的基石。一句话评价:没有它就没有现在的生成式AI。第二阶段分道扬镳BERT与GPTTransformer 诞生后技术路线分为了“理解流”和“生成流”。2. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (2018)作者:Google核心贡献:Encoder-only架构。引入了“完形填空”Masked LM的训练方式。学习重点:理解双向上下文Bidirectional对于“理解任务”如分类、实体识别的重要性。一句话评价:自然语言处理NLP领域的ImageNet时刻。3. Improving Language Understanding by Generative Pre-Training (GPT-1) (2018)作者:OpenAI核心贡献:Decoder-only架构。坚持“预测下一个词”Next Token Prediction。学习重点:为什么要用单向Transformer为什么OpenAI赌注押在“生成”而不是“理解”上一句话评价:通往AGI通用人工智能的“那条少有人走的路”的开端。第三阶段规模法则与涌现大就是好这一阶段人们发现模型变大后能力会出现质的飞跃。4. Language Models are Few-Shot Learners (GPT-3) (2020)作者:OpenAI核心贡献:证明了模型大到一定程度175B参数不需要微调权重仅通过**In-Context Learning上下文学习/提示词**就能完成任务。学习重点:理解 Few-shot prompting少样本提示的概念这是Prompt Engineering的起源。一句话评价:暴力美学的胜利开启了“大”模型时代。5. Training Compute-Optimal Large Language Models (Chinchilla) (2022)作者:DeepMind核心贡献:修正了关于模型扩大的Scaling Laws缩放定律。学习重点:数据量和参数量的最佳比例。它告诉我们大多数模型其实“训练不足”Undertrained数据质量和数量比单纯堆参数更重要。一句话评价:教会了大家如何“省钱且高效”地训练大模型。第四阶段听懂人话对齐与指令微调GPT-3虽然强但它只会续写不懂人类指令。这一阶段解决了“好用”的问题。6. Training language models to follow instructions with human feedback (InstructGPT) (2022)作者:OpenAI核心贡献:引入RLHF基于人类反馈的强化学习。学习重点:SFT监督微调、Reward Model奖励模型和 PPO 算法的三个步骤。这是ChatGPT背后的核心技术。一句话评价:驯服野兽让大模型从“复读机”变成了“助手”。第五阶段开源与平民化微调技术如果你想自己动手玩模型这篇论文必读。7. LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models (2021)作者:Microsoft核心贡献:发明了一种只训练极少量参数1%就能达到全量微调效果的方法。学习重点:低秩矩阵分解的原理。一句话评价:现在的个人开发者和中小公司微调模型99%都在用LoRA。第六阶段推理与高级能力当前前沿如何让模型解决数学题和复杂逻辑8. Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (CoT) (2022)作者:Google Brain核心贡献:发现只要让模型“Lets think step by step”一步步思考它的逻辑推理能力就会暴涨。学习重点:思维链Chain-of-Thought的原理。一句话评价:提示词工程Prompt Engineering中最具魔力的一篇。9. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (RAG) (2020)作者:Facebook AI Research核心贡献:解决了大模型“幻觉”和“知识过时”的问题通过外挂知识库来生成答案。一句话评价:企业级大模型应用落地的标准范式。学习建议如何阅读不要试图读懂每一个公式尤其是Transformer那篇先看图和文字描述理解数据怎么流动的。按顺序读必须先读Attention Is All You Need否则后面的都看不懂。结合代码读完架构篇去GitHub找一个简单的Transformer实现如Karpathy的minGPT对照代码看论文效率最高。