在20世纪末和21世纪初，人类经历了两次信息革命的浪潮。第一次是互联网时代的兴起，将世界各地连接在一起，改变了人们获取信息和交流的方式。第二次则是移动互联网时代的到来，智能手机和移动应用程序的普及使人们可以随时随地与他人交流、获取信息和进行商务活动。然而，随着技术的不断演进和人类社会的不断发展，我们正站在另一个信息时代的门槛上。这是一个更加智能化、更加联系紧密的时代，它将重新定义我们与世界互动的方

自动生成文本的简短摘要，便于快速获取信息。5.

要说2023刷屏最多的词条，ChatGPT可以说是无出其右。到最近的GPT-4，技术的革新俨然已呈现破圈之势，从学术圈到工业界再到资本圈，同时也真切逐步影响到普通人的日常生活与工作。坦白来讲，对于大语言模型生成相关的工作，个人长期以来持保守态度，认为这个方向更多的是一种深度学习的理想追求。现在看小丑竟是我自己，也许优秀的工作正是需要对理想状态的持续追求，才叫优秀的工作。

通过这篇文章，你可以预训练一个全新大语言模型。全新训练的好处是训练的数据、训练的参数都是可修改的，通过调试运行我们可以更好的理解大模型训练过程。我们可以用特定类型数据的训练，来完成特定类型数据的输出。关于大模型已经有很多文章，微调模型的文章比较多，全新预训练全新模型的文章很少。有的也讲的很复杂，代码也很难跑通。本文不会讲的很复杂，代码也很容易运行。

N-gram 是一组由 N 个连续单词组成的片段。例如，在句子 “I love natural language processing” 中，2-gram 是 (“I love”, “love natural”, “natural language”, “language processing”)。

本文将介绍大语言模型的重要性，它们如何被训练，应用场景，面临的挑战与风险，以及未来发展方向。阅读完毕后，您将对大语言模型的潜力和能力有更深入的理解。1、大语言模型是什么？大语言模型（LLM）是一种能够执行多种自然语言处理任务的机器学习模型，包括生成文本、分类文本、以对话方式回答问题以及文本翻译等。这类模型利用 Transformer 模型和大量数据集进行训练，因此被称为“大”。这让它们能够识别、翻

首先，给出一个学习清单：构建大语言模型（LLM）所需知识与资源清单1.基础知识与技能编程语言：Python深度学习库：TensorFlow, PyTorch算法知识：自然语言处理（NLP），机器学习，深度学习2.推荐书籍《深度学习》 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville《自然语言处理综论》 by Christopher Mann

在这篇文章中，我们将尽可能详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程。包括模型预训练（Pretrain）、Tokenizer 训练、指令微调（Instruction Tuning）、奖励模型（Reward Model）和强化学习（RLHF）等环节。

大型语言模型 (LLM) 彻底改变了自然语言处理和理解领域，实现了跨各个领域的广泛人工智能应用。然而，在生产中部署 LLM 应用程序也面临着一系列挑战。在部署 LLM 应用程序时，成本和延迟考虑至关重要。较长的提示会增加推理成本，而输出的长度会直接影响延迟。在整合LLM时可以采用不同的方法，例如提示、微调和提示调整。提示是一种快速简单的方法，只需要几个示例，而微调可以增强模型性能，但需要更大的数据

在人类的感知和认知过程中，幻觉一直是一个被广泛讨论和研究的问题。幻觉指的是一种虚假的感知或认知经验，使我们看到、听到或感受到不存在的事物或事件。无论是在科学领域还是日常生活中，幻觉都引发了极大的兴趣和好奇心。为了更好地了解幻觉的产生机制和解决方法，我们迫切需要深入探索这个领域。随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在各个领域展现出了惊人的能力和潜力。然而，正如人类一样，LLM也会面临幻觉