24页大语言模型（LLM）入门指南：从核心定义、训练三步法到 Llama 3.1 实操部署

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大语言模型（LLM)，是一种能够理解并生成我们日常使用的语言的 AI工具。例如，如果你问中国首都的名字是什么？它的核心是通过大量的文本数据来"学"懂语言规则，并且能够预测接下来的单词和句子应该是什么，如"中国首都是北京。"

在了解 LLM之前，我们必须了解其"大"之处。一方面，训练数据量很大，主要是使用 Common Crawl网的过滤数据，仅此一项就占据了60%的训练数据，达到4100多亿次；然后是 Reddit论坛的WebText2,Books1和Books2两个在线图书收藏网站，还有维基百科，所有这些加在一起的数据是非常巨大的。另一方面，模型的参数较多，如GPT-3，参数最小为1250万，参数最大为1750亿，共96层；非官方的消息称GPT-4更加夸张，其参数多到1.8兆字节，120个层次，并且学习了13兆个单词。而且，由于是基于自然语言处理的方法，所以非常符合人的语言逻辑。

训练LLM有3个步骤。第一阶段是非监督式的预训练阶段，将大量的文本输入到模型中，先进行"文字接龙"的练习，其核心是猜测接下来的单词；第二步就是进行有监控的微调，训练机器人使用人工编写的答案来准确地回答用户的提问，就像一个初级客户服务人员一样；第三步就是通过人的反馈进行强化学习，按照人们对模型的响应等级来训练激励模型，最终将该模型完善为一名专业的咨询师。

真正使用起来，LLM可以完成很多事情。基本功能包括编写内容，回答知识库中的问题，对文本进行分类，对文本进行情感分析，以及辅助检索，保证电脑安全等。在产业上也有广泛应用，比如广告业可以用它进行精准投放，教育界可以进行个性化教学，医学界可以用它进行辅助诊断，金融界可以用它进行动态风险监控。

如果你想尝试自己部署，可以使用谷歌标签。Llama3.1是 Meta在去年的4个月开放的一个模型，虽然95%的训练数据都是用英文的，但是 Llama3.1有很多版本。再使用开放源码的 LLM开发平台 Ollama，流程也不是很复杂，打开 Colab，选择 GPU支持的环境、安装 Ollama、下载 Llama3.1、运行 Lllama3.1，然后就可以和模型进行交互。如果硬件不够好，也可以尝试在本地部署或与 ngrok一起进行远程接入。

然而，使用 LLM需要考虑一些道德上的因素，例如保护数据隐私，避免产生虚假信息，降低模型偏差，以及 LLM的能源消耗并不小，会对环境造成一定的影响。未来， LLM将朝着多模式、强逻辑推理（OpenAIo1）、自治模型的方向前进，并且将更加有效地进行个性化的微调，更加密切地与人类进行合作，并且将逐渐完善相关的道德规范。