文章目录
- AI大模型开发工程师
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- [001 AI 大模型应用开发基础](#001 AI 大模型应用开发基础)
-
- [1 AI 大模型应用开发基础准备](#1 AI 大模型应用开发基础准备)
- [2 大白话解释 AI 大模型原理](#2 大白话解释 AI 大模型原理)
- [3 手推Transformer网络架构](#3 手推Transformer网络架构)
-
- [Transformer 网络架构](#Transformer 网络架构)
- 独热编码（one-hot编码）
- word2vec
- ELMo模型
- [Multi-head Self Attention](#Multi-head Self Attention)
- [4 Transformer 网络架构源码剖析](#4 Transformer 网络架构源码剖析)
-
- [从代码层面理解 Transformer](#从代码层面理解 Transformer)
- [输入向量化 Input Embedding](#输入向量化 Input Embedding)
- [位置编码 Positional Encoding](#位置编码 Positional Encoding)
- [多头自注意力机制 Multi-Head Attention](#多头自注意力机制 Multi-Head Attention)
- [防退化&标准化 Add&Norm](#防退化&标准化 Add&Norm)
- [前馈网络 Feed Forward](#前馈网络 Feed Forward)
- 编码器
- 解码器
- 输出概率
- [整体 Transformer](#整体 Transformer)
- [5 OpenAI GPT 不同版本对比](#5 OpenAI GPT 不同版本对比)
AI大模型开发工程师
001 AI 大模型应用开发基础
1 AI 大模型应用开发基础准备
网络环境
- 需要科学上网
- OpenAI账户
开发环境
- 语言：Python3（建议Python3.10及以上）
- 开发工具：Pycharm，Visual Studio Code都行，喜欢什么用什么就行
- 课程演示：Jypter Notebook
资源准备
如何租赁云服务器？
- 云平台地址：https://www.autodl.com/
2 大白话解释 AI 大模型原理
成语接龙和暴力穷举
大模型如何理解人类语言
- 计算机底层：二进制
- 将 现实问题 转化为 数学问题
如何存储数据？
如何存储图像？
如何让电脑知道存的是什么？
向量化
- 将 东西 与 数字组合，比如 [0, 180, 75, 35] 分别表示 [性别, 身高, 体重, 年龄]
- 更多维度：
- 【性别，年龄，身高，体重，胸围，肤色，腰围，体脂率，爱好，语言，城市，收入等】
- 【0，22，170，170，170，11，22，33，65， 345，67，8888】
为什么需要向量化？
- 方便电脑处理
- 寻找规律
- 每个字都是用数字代替
- 床【0，11，2，33，44，54，66，75，89，12】
- 大【0，11，2.234，...】
- 美【0，11，2.222，...】
- 向量可以计算
- 相加、相减、相乘
出现了难题
- 坐标要多少维度？
- 每个维度代表什么？
调整位置
- 通过计算距离，不断调整位置
科学的方式
Word2vec算法
信息压缩与特征提取
问题
谷歌论文-自注意力机制
- 解决了自然语言特征提取的问题
- 解决问题的思路
TransFormer算法演进
通用人工智能模型
- 在此之前，都是一些细分领域：围棋、玩游戏、图像识别、设计模型、标注数据等
- 而通用人工智能，是利用自然语言，理解整个文明成果的能力，和人类无缝交流的能力
发展分支
- 涌现智能
百模大战
3 手推Transformer网络架构
Transformer 网络架构
- Add：防止梯度退化
- Norm：归一化
- Feed Forward：全链接前馈网络
独热编码（one-hot编码）
word2vec
- Q 矩阵，对于任何一个独热编码的词向量都可以通过 Q 矩阵得到新的词向量
缺点：多义词
ELMo模型
Multi-head Self Attention
4 Transformer 网络架构源码剖析
从代码层面理解 Transformer
- 举一个简单的案例
用到的技术：Python、Pytorch（用于开发机器学习和深度学习的框架）
输入向量化 Input Embedding
位置编码 Positional Encoding
多头自注意力机制 Multi-Head Attention
- 自注意力实现
mask：是否做掩码
dropout：为了防止过拟合
- 多头注意力实现
防退化&标准化 Add&Norm
前馈网络 Feed Forward
relu：激活函数
编码器
clone_module_to_modulelist：克隆出多层
self.attn：自注意力
解码器
输出概率
整体 Transformer
5 OpenAI GPT 不同版本对比
- 虽然使用的都是 Transformer 网络架构，但是各个模型训练数据不一样、训练目标不一样、训练时间也不一样，因此表现出的特性和性能也不一样。
各大模型
- 在线大模型：GPT、GLM、Gemini、Claude3
- 开源大模型：Llama、Qwen、baichuan、ChatGLM3
GPT系列对比
