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Transformers是由Google在2018年推出的一个强大的语言表示模型。与之前的模型如OpenAI GPT不同BERT的核心思想是通过双向的上下文来学习语言表示。这意味着在预训练过程中模型可以同时利用一个词语的左侧和右侧的上下文信息从而获得更深层次、更全面的语言理解能力。掩码语言模型 (Masked Language Model, MLM) 为了实现双向学习BERT不像传统的语言模型那样从左到右或从右到左预测下一个词。它从输入文本中随机遮盖 (mask) 掉一部分词通常为15%然后让模型去预测这些被遮盖的词是什么。这个任务迫使模型必须同时理解一个词的左侧和右侧的上下文才能正确地推断出被遮盖的词语。这解决了之前单向模型无法同时利用双向信息的弊端。下一句预测 (Next Sentence Prediction, NSP) 许多重要的下游任务如问答和自然语言推断需要模型理解句子之间的关系。 为了解决这个问题BERT被设计了一个下一句预测任务。在预训练时它输入一对句子A和B其中50%的B确实是A的下一句而另外50%的B是从语料库中随机选取的。模型需要判断B是否是A的真实下一句。这个任务帮助BERT学习到了句子层面的关系使其在处理多个句子组成的任务时表现更佳。BERT的架构基于Transformer的编码器部分。它的双向性使其能够生成对上下文敏感的词嵌入这些嵌入在应用于下游任务时效果显著。统一的微调方法BERT的另一个重要贡献是其简单的微调 (fine-tuning)范式。预训练好的BERT模型可以通过在其顶层添加一个简单的输出层然后用特定任务的少量标注数据进行端到端的微调就能在广泛的NLP任务如问答、命名实体识别、文本分类等上取得当时最先进的state-of-the-art表现。深远影响BERT的出现为预训练-微调的范式设定了新的标准证明了双向表示的强大能力。它被认为是NLP领域的一大里程碑启发了此后无数基于Transformer编码器的大型模型极大地推动了NLP技术的发展。T5: Text-to-Text Transfer Transformer (2019)https://arxiv.org/abs/1910.10683T5Text-to-Text Transfer Transformer是Google于2019年提出的一个开创性模型。这篇论文的核心思想非常简洁而强大将所有的自然语言处理NLP任务都统一为一个“文本到文本”text-to-text问题。这意味着无论是机器翻译、文本摘要、问答还是文本分类所有任务都被重新表述为输入一段文本输出另一段文本。例如翻译输入 “translate English to German: That is good.”输出 “Das ist gut.”。文本分类输入 “cola sentence: The course is jumping well.”输出 “not acceptable”。摘要输入 “summarize: [原文]”输出 “ [摘要]”。T5将不同类型的NLP任务如生成、分类、理解转换为统一的文本输入和文本输出格式是可行且有效的。这使得模型可以利用大规模无监督数据进行预训练并无缝地迁移到各种有监督的下游任务中而无需对模型架构进行任何修改。Retrieval-Augmented Generation (RAG) (2020)https://arxiv.org/abs/2005.11401RAG是一种结合了参数化记忆parametric memory和非参数化记忆non-parametric memory**的生成模型。它旨在解决传统大型语言模型LLMs在处理知识密集型任务时存在的局限性例如知识更新困难模型参数中的知识是固定的无法轻松更新。容易“幻觉”模型可能生成听起来合理但实际上是错误的事实。无法提供来源模型无法解释其生成内容的知识来源。RAG模型由两个主要组件组成并且可以进行端到端的联合训练检索器Retriever这是一个基于BERT的双编码器模型用于将输入查询例如问题和外部文档例如维基百科段落都编码成向量。通过计算向量相似度它能从一个大型的外部知识库非参数化记忆如包含2100万个文档的维基百科向量索引中快速检索出与输入最相关的K个文档。生成器GeneratorRAG-Sequence为整个生成序列使用同一个检索到的文档。RAG-Token在生成每个词语时都可以基于不同的检索到的文档。这种方法允许模型从多个来源拼凑信息生成更复杂的答案。这是一个基于BART的预训练序列到序列seq2seq模型即参数化记忆。它以输入查询和检索到的文档作为上下文生成最终的答案或文本。论文提出了两种生成方式GPT-1: Generative Pre-Training (2018)https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdfGPT-1由OpenAI于2018年发布其核心思想是提出了一种半监督学习方法用于解决自然语言处理NLP中有标签数据稀缺的问题。该方法的核心是**“预训练-微调”pre-training and fine-tuning**范式即无监督预训练在一个大规模、未标注的文本语料库上用生成式语言模型任务来预训练一个强大的通用语言模型。有监督微调将预训练好的模型参数作为初始化然后用少量有标签的目标任务数据对其进行微调。在预训练阶段模型的目标是根据前面所有词语来预测下一个词语这是一种生成式的、从左到右的建模方式。这种方法使得模型能够学习到广泛的语言知识和长距离依赖关系。Transformer的自注意力机制使其能够更有效地捕捉长距离的依赖关系这对于理解复杂的文本至关重要并为模型带来了更强的泛化能力。GPT-1通过在输入端对不同任务如自然语言推断、问答等进行统一的格式化使得所有任务都可以使用相同的模型架构进行微调无需对模型本身进行结构上的改变。这大大简化了模型适配不同任务的复杂性。GPT-2: Scaling Up (2019)https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdfGPT-2的核心主张是语言模型在进行大规模无监督预训练后能够无需任何显式监督或架构修改就能执行多种多样的下游任务。作者们认为如果一个语言模型拥有足够大的参数规模并在一个足够多样化的高质量文本数据集上进行训练它会“自发地”学习如何执行这些任务因为这些任务的示例比如问答、翻译等自然存在于其训练数据中。语言模型本质上是无监督的多任务学习者。在预训练过程中模型为了更好地预测下一个词会隐式地学习到文本中存在的各种任务模式例如“翻译法语[英文]”后面跟着的往往是对应的法文翻译。GPT-3: Few-Shot Learning (2020)https://arxiv.org/abs/2005.14165GPT-3的核心观点是通过大幅增加语言模型的规模可以使其在无需任何梯度更新或微调的情况下仅凭少量示例或甚至没有示例就能学会执行新任务。论文提出传统的“预训练-微调”范式虽然有效但需要为每个新任务收集成千上万的标注数据。GPT-3则展示了当模型拥有1750亿参数的巨大规模时它能够通过**“上下文学习”in-context learning**即在输入的文本提示中直接给出任务指令和少量演示就表现出强大的零样本zero-shot、单样本one-shot和少样本few-shot学习能力有时甚至能与经过微调的SOTA模型相媲美。零样本学习Zero-shot只给模型一个自然语言指令不提供任何示例。例如“将以下英文翻译成法文[英文]”。单样本学习One-shot提供一个任务示例和自然语言指令。例如“将英文‘Hello’翻译成法文‘Bonjour’。现在请翻译‘Goodbye’。”少样本学习Few-shot提供多个任务示例和自然语言指令。ChatGPT: Conversational Interface (2022)https://openai.com/blog/chatgptChatGPT 是 OpenAI 训练的一款大型语言模型专门设计用于通过对话进行交互。这种对话形式使其能够回答后续问题。承认并纠正自己的错误。质疑不正确的前提。拒绝不当或有害的请求。ChatGPT 的训练方法结合了监督学习和强化学习这一过程被称为人类反馈强化学习RLHF监督微调首先OpenAI 雇佣了人类 AI 训练员。这些训练员扮演“用户”和“AI 助手”的角色编写对话并提供模型生成的建议作为参考以创建高质量的对话数据集。这个新的对话数据集与现有的 InstructGPT 数据集混合用于训练一个初始的 ChatGPT 模型。强化学习为了训练一个奖励模型Reward ModelOpenAI 收集了对比数据。AI 训练员会评估模型为同一条提示生成的多个备选回复并根据质量对其进行排序。利用这些排序数据训练出了一个奖励模型该模型可以根据回复的质量给予分数。最后使用**近端策略优化PPO**算法根据奖励模型的分数对初始模型进行微调以鼓励其生成更高质量的回复。GPT-4: Multimodal Capabilities (2023)https://arxiv.org/abs/2303.08774GPT-4是一个大规模、多模态的模型能够同时接受图像和文本输入并生成文本输出。尽管它在许多现实场景中仍不如人类但在各种专业和学术基准测试中GPT-4展现出了接近人类水平的性能。GPT-4是OpenAI首个支持图像输入的模型。报告展示了GPT-4能够理解图像中的文本、图表和幽默并进行描述和回答相关问题。GPT-4项目的一个核心挑战是确保深度学习基础设施能可预测地扩展。通过开发新的方法OpenAI能够使用比GPT-4训练计算量少1000倍甚至10000倍的小型模型。OpenAI Sora: World Simulation (2024)https://openai.com/soraDiffusion-based video generationPhysical world modeling from text descriptionsTemporal consistency across long sequencesCamera movement simulationGPT-4o: Omni Model (2024)https://openai.com/index/gpt-4o-system-card/Real-time responsivenessNative audio input/outputImproved vision capabilitiesCost-efficient multimodal processingGoogle’s PaLM (2022)https://arxiv.org/abs/2204.02311PaLMPathways Language Model一个拥有 5400亿参数的巨型语言模型。PaLM 的训练采用了谷歌的新型机器学习系统 Pathways这使得在数千个加速器芯片上进行高效训练成为可能。结合“链式思考”提示技术即模型先生成逐步推理过程再给出最终答案PaLM 在多步推理任务上的表现超越了许多经过微调的SOTA模型展示了其强大的推理能力。Switch Transformer (MoE) (2021)https://arxiv.org/abs/2101.03961Switch Transformer基于“专家混合”Mixture-of-Experts, MoE架构的Transformer模型。与传统模型为所有输入重用相同参数不同MoE模型会为每个输入动态选择不同的参数子集。巨大的参数规模最高可达万亿参数。恒定的计算成本由于每次只激活部分参数计算量与一个更小的“密集”模型相当。显著的训练加速能够比相同计算成本的密集模型如T5-Base快7倍以上。Meta’s OPT: First Major Open Model (2022)https://arxiv.org/abs/2205.01068Open Pre-trained Transformers (OPT)是一个由 Meta AI 训练和发布的一系列语言模型参数量从1.25亿到1750亿不等。该项目的目标是开放和负责任地与研究社区共享这些模型以促进对大型语言模型LLMs的深入研究特别是在鲁棒性、偏见和毒性等关键挑战上。由于使用了最新的NVIDIA A100 GPU以及高效的训练策略OPT-175B 的开发所耗费的碳足迹仅为 GPT-3 的七分之一。LLaMA 1: Meta’s Open Research LLM (2023)https://arxiv.org/abs/2302.13971LLaMA是一个由 Meta AI 训练和发布的系列基础语言模型参数量从70亿到650亿不等。该研究的核心论点是通过在更多的数据上训练更小的模型可以在相同的计算预算下实现与更大模型如PaLM-540B或GPT-3相当甚至更优的性能。与之前的大型模型如GPT-3、PaLM不同LLaMA系列模型完全使用公开可用的数据集进行训练这使其可以完全开放给研究社区从而推动该领域的民主化。Stanford Alpaca (2023)https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.htmlAlpaca 7B是一个在LLaMA 7B模型基础上通过在5.2万条指令遵循数据上进行微调而得到的模型。其主要贡献在于Alpaca 在指令遵循能力上定性地类似于当时最先进的闭源模型OpenAI 的text-davinci-003但它的模型规模非常小且训练成本极低不到600美元使其可以被学术界轻松复现。训练 Alpaca 7B 的总成本低于600美元其中数据生成成本不到500美元通过调用OpenAI API模型微调成本不到100美元。LLaMA 2: Commercial Open-Source (2023)https://arxiv.org/abs/2307.09288Llama 2一个由 Meta AI 开发和发布的新一代大型语言模型系列。该系列包括了预训练模型 Llama 2和经过微调的聊天模型 Llama 2-Chat参数规模从70亿到700亿不等。该论文的核心贡献在于发布强大的、可商用的模型Llama 2-Chat 在大多数基准测试中表现优于其他开源聊天模型并且通过人类评估其能力足以与一些闭源模型如 ChatGPT相媲美。详细公开其微调和安全对齐方法论文详细阐述了如何通过**监督式微调SFT和人类反馈强化学习RLHF**来将基础模型转化为一个有用的、安全的聊天助手。这种开放性旨在让研究社区能够在此基础上继续研究和改进大型语言模型。LLaMA 3: Continued Scaling (2024)https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/Meta Llama 3 是 Meta 推出的新一代开源大型语言模型。此次发布的初始版本包含两个模型8B 和 70B 参数旨在支持广泛的应用场景。Meta 宣称这些模型是同类中能力最强的开源模型足以与领先的闭源模型如 Claude Sonnet 和 GPT-3.5竞争。一个更大的 400B 参数模型目前仍在训练中未来计划增加多模态、多语言支持等新功能。LLaMA 4: Mixture-of-Experts (2025)https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/与前代不同Llama 4 是 Meta 首个采用专家混合架构Mixture-of-Experts, MoE**并原生支持**多模态功能的模型。此次发布了两个高效模型Llama 4 Scout: 拥有170亿活跃参数和16个专家能适配单张 NVIDIA H100 GPU并拥有业内领先的1000万tokens超长上下文窗口。它在长文档分析、代码库推理等任务上表现出色。Llama 4 Maverick: 拥有170亿活跃参数和128个专家尽管总参数达4000亿但其高效率带来了卓越的性能成本比。它在图像和文本理解方面表现突出在通用助理和聊天场景中堪称“主力”。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE 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