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1. 大模型核心原理:从零开始理解 AI 模型
这些是大型语言模型(LLMs)的核心技能,得当初学者逐步深入学习。以下是具体拆解,让小白也能掌握:
LLaMA 系列模型核心原理详解
:
什么是 LLaMA?
:LLaMA 是一个基于人工智能的语言模型,像一个超等聪明的谈天机器人,能理解和天生人类语言。它由 Meta 公司开发,类似 ChatGPT,但更开源、机动。
核心原理
:
Transformer 架构
:想象一个工厂流水线,LLaMA 用“Transformer”处置惩罚文字,就像工人处置惩罚零件。它通过“自注意力机制”(Self-Attention)理解句子中每个词与其它词的关系。比方,句子“今天天气很好,我很开心”,它会分析“天气”和“开心”之间的接洽。
RMSNorm 规范化
:这是一种让模型更稳固的“调味料”,防止模型在处置惩罚大量数据时“过热”或“失控”,类似给机器加个稳固器。
SwiGLU 激活函数
:这是模型内部的一个“开关”,决定哪些信息重要、哪些不重要,像大脑决定关注什么。比传统开关更聪明,能让模型更快学习。
旋转位置编码(RoPE)
:这是告诉模型文字顺序的“GPS”,确保它知道“今天”和“天气”哪个在前、哪个在后,制止乱序题目。
为什么重要?
:LLaMA 得当生发展文、对话或翻译,初学者可以从简朴的问答任务入手,逐步理解其应用。
学习路径
:
看 YouTube 视频(如“Transformer 101”)了解 Transformer 基础。
阅读 LLaMA 官方文档或简化的博客(如 CSDN 的 LLaMA 入门)。
在 Kaggle 上尝试用 Hugging Face 加载 LLaMA 模型,运行简朴对话。
Qwen 系列模型核心原理讲解
:
什么是 Qwen?
:Qwen 是阿里巴巴研发的语言模型,支持中文、英语等多种语言,像一个多语种翻译官和助手。
核心原理
:
Transformer 架构
:与 LLaMA 类似,但 Qwen 更优化了多语言处置惩罚,像一个支持多种语言的“翻译工厂”。
多语言预训练
:Qwen 在海量中英文数据上训练,类似让机器人读了全球的书,能理解不同语言的语境。比方,它能翻译“今天天气很好”成英语“It’s a nice day today”。
高效推理特性
:Qwen 设计让回答更快、更省资源,像用更少的电让机器人跑得更快。
模型规模扩展
:从 1.8 亿参数到 720 亿参数,像从一个小门生到大门生的知识储备,得当不同复杂任务。
为什么重要?
:Qwen 得当中文 NLP 任务(如谈天机器人、文章天生),初学者可以从中文问答任务开始。
学习路径
:
观看 B 站或 CSDN 的 Qwen 入门教程,理解多语言模型。
下载 Qwen 模型(Hugging Face 提供),用 Python 运行简朴命令行对话。
尝试用 Qwen 翻译或天生中文短文,认识其能力。
DeepSeek 系列模型核心原理讲解
:
什么是 DeepSeek?
:DeepSeek 是一个专注于代码和天然语言的模型,像一个编程助手和写作专家,特殊得当开发者。
核心原理
:
Transformer 架构
:与 LLaMA、Qwen 类似,但更优化了代码天生和逻辑推理,像一个懂代码的“超等大脑”。
高效训练和推理优化
:DeepSeek 用更少的资源训练和运行,类似用更少的电让机器更快工作。
代码与天然语言处置惩罚
:它能天生代码(如 Python 函数)或解释代码,像一个程序员助手,还能写文章或回答题目。
为什么重要?
:DeepSeek 得当编程任务(如代码补全、调试)和复杂逻辑推理,初学者可以从写简朴代码任务入手。
学习路径
:
阅读 DeepSeek 官方文档或 CSDN 博客,理解代码天生应用。
在 GitHub 上找到 DeepSeek 代码库,运行简朴代码天生任务。
尝试用
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