视频链接https://www.youtube.com/watch?v=7xTGNNLPyMI
要点：虽然名字是deep dive，但是属于帮助入门理解大模型。
预训练的data: FineWeb, focus on 英语。15-trillion tokens， 44TB size
训练：0-8000（大概的数） tokens序列作为input（context） ，神经网络预测下一个token的比例。
神经网络的weight初始是随机的。correct answer是label，可以tune网络，让正确结果的probability更高，这就是训练。
神经网络的结构参数可视化：https://bbycroft.net/llm
inference: to generate data, just predict one token at a time. 即使输入一个与训练data里一模一样的sequence，预测结果不一定与training data一样，是inspired by the training data。
推理：just talking to the model。
举例 GPT-2
general propose transformer
1.6 billion 参数
最大1024 token
用100 billion token训练
现在训练的成本变低了：dataset更好了，硬件更好了，软件优化好了。
8XH100 node，需要24hours。
每个step拿1million token去训练。loss：low loss is good
举例 Llama3 by meta 2024
405 billion parameters on 15 trillion tokens
Base模型，internet document simulator，只把你的输入当作prefix。模型的输出是随机。Llama模型有memory，比如输入某个wiki的句子，输出会和wiki剩下的内容一致。模型能记住，通过训练。base模型训练的数据集截至到2023年底。
模型也有in-context learning能力，可以学习prompt的pattern，虽然base模型没办法直接回答你的问题，但是你可以在prompt中模拟人类与AI的对话，在prompt最后问模型你真正想问的问题，那么模型会学习到"回答问题"的pattern。
note：base模型是不是就像这个世界知识的巨大zip文件。
----------------------base模型---------------------
Post-training 时间更少
human与AI之间的对话，人类问问题，AI回答。所以创造对话的数据集，再训练base模型。完全一样的算法和模型，只换数据集。数据集需要人肉、加上LLM辅助。
Hallucinations
训练的时候，有模型不知道的问题，那么答案就是不知道。这样的训练样本可以大概解决这个问题。
如何制造这样的训练集？"我不知道"的训练集合。
knowledge of self
默认模型会输出比较模糊的答案。工程师可以hard code一些对话样本，问题是你是谁之类的，然后模型能正确"认识"自己。
Models need tokens to think 理解能力，解题能力
简单的数学题训练样本。模型总是从左到右读token，好的答案是，先给推理，最后给出答案。如果回答是先给出答案，模型倾向于猜答案，所以是不好的。
给chatgpt提问一个数学题，prompt里加上use code，会给出python代码解题。
模型不擅长拼写？因为单词被tokenize了。不擅长数数。
-------------------强化学习 reinforce learning------------------- SFT模型 supervised finetuning model---------
exposition/background knowledge -> pretraining
worked problems -> supervised finetuning
practice problems -> reinforcement learning
根据给出的各种answer，取最好的正确答案和短的答案，训练。
Deepseek-R1 基于强化学习