LLM大型语言模型脑图-基础技术篇

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笔者开始写公账号大概一个月时间了，期间收到很多同学的私信，发现大家对LLM基础技术还是比较感兴趣，故根据我现在已有的知识，给大家整理一个脑图；主要梳理了基础技术篇的脑图，后续文章会继续给出开发、应用偏的脑图；辅助小伙伴们对LLM认知。

脑图下载地址：https://github.com/PulsarPioneers/llm-learn/blob/main/assets/llm-learn-base-mind.svg


1. LLM基础概念

1.1 定义与背景

什么是LLM:

基于深度学习的自然语言处理模型，具备生成、理解和处理文本能力。

发展历史

  • 早期NLP：规则系统、统计模型（HMM、CRF）。
  • Transformer时代：2017年《Attention is All You Need》。
  • 规模化模型：GPT系列、BERT、T5等。

核心特点

  • 大规模参数（亿级到万亿级）。
  • 自监督学习（Pre-training + Fine-tuning）。
  • 多任务适应性。

1.2 工作原理

Transformer架构

  • Encoder-Decoder结构（BERT vs GPT）。
  • Attention机制：Self-Attention、Multi-Head Attention。
  • Positional Encoding：处理序列顺序。

训练过程

  • 预训练：大规模无标注文本（Common Crawl、Wikipedia）。
  • 微调：针对特定任务（分类、生成）。
  • 指令微调（Instruction Tuning）：提升指令理解。

关键技术

  • Tokenization：WordPiece、BPE。
  • Embedding：Word、Position、Segment。
  • Layer Normalization与残差连接。

2. LLM核心技术与算法

2.1 模型架构

主流模型

  • GPT：生成式，自回归。
  • BERT：双向，掩码语言模型。
  • T5：文本到文本框架。
  • LLaMA：高效研究模型。

架构优化

  • Sparse Attention：降低计算复杂度。
  • Mixture of Experts（MoE）：动态路由提升效率。
  • FlashAttention：优化GPU内存使用。

2.2 训练与优化

数据处理

  • 数据清洗与去重。
  • 多语言与多模态数据。

优化算法

  • Adam/AdamW：主流优化器。
  • Learning Rate Schedule：Warm-up与衰减。

分布式训练

  • 数据并行 vs 模型并行。
  • Pipeline Parallelism与Tensor Parallelism。
  • ZeRO（DeepSpeed）：内存优化。

2.3 评估与指标

通用指标

  • Perplexity：生成质量。
  • BLEU/ROUGE：文本生成评估。
  • F1/Accuracy：分类任务。

任务特定指标

  • GLUE/SuperGLUE：NLP综合基准。
  • MMLU：多任务语言理解。
  • 人类评估
  • 流畅性、相关性、一致性。

3. LLM应用场景

3.1 文本生成

应用案例

  • 文章创作、故事生成。
  • 代码生成（Copilot、CodeLLaMA、Cursor）。
  • 对话系统（ChatGPT、Grok、 DeepSeek）。

挑战

  • 事实性（Hallucination）。
  • 上下文一致性。

3.2 文本理解

任务类型

  • 情感分析、文本分类。
  • 命名实体识别（NER）。
  • 问答系统（QA）。

技术要点

  • 上下文建模。
  • 知识增强（Knowledge-Augmented Models）。

3.3 多模态与跨领域

多模态LLM

  • 文本+图像：CLIP、DALL·E、Flamingo。
  • 文本+音频：Whisper。

跨领域应用

  • 医疗：临床记录分析。
  • 法律：合同审查。
  • 教育：自动批改、智能辅导。

4. LLM开发与部署

4.1 开发工具与框架


主流框架

  • PyTorch/TensorFlow：模型开发。
  • Hugging Face Transformers：预训练模型库。
  • DeepSpeed/Megatron：分布式训练。

开发流程

  • 数据准备与预处理。
  • 模型选择与微调。
  • 超参数调优。

4.2 部署与优化

部署方式

  • 云端API（OpenAI、DeepSeek）。
  • 本地部署（ONNX、Triton、Ollama）。

优化技术

  • 量化（Quantization）：INT8、FP16。
  • 剪枝（Pruning）：减少冗余参数。
  • 蒸馏（Distillation）：小模型继承大模型能力。

硬件加速

  • GPU/TPU：主流训练硬件。
  • Inference优化：NVIDIA TensorRT。

4.3 开源与生态

开源模型

  • LLaMA、Mistral、Grok（部分开源）。
  • Hugging Face社区模型。

数据集

  • The Pile、C4、RedPajama。

社区与工具

  • GitHub、Kaggle。
  • Weights & Biases：实验跟踪。

5. LLM挑战与未来

5.1 技术挑战

计算成本

  • 训练与推理的高昂算力需求。
  • 能耗与环境影响。

模型局限

  • 偏见与公平性。
  • 鲁棒性与对抗攻击。

伦理问题

  • 隐私保护。
  • 虚假信息生成。

5.2 未来方向

高效模型

  • 更小、更快、更节能的模型。
  • 模块化与可组合模型。

多模态融合

  • 统一文本、图像、音频、视频。

自主学习

  • 在线学习与自适应。
  • 强化学习与人类反馈（RLHF）。

6. 学习资源与路径

6.1 入门资源


书籍

  • 《Deep Learning》（Goodfellow et al.）。
  • 《Natural Language Processing with Transformers》（Hugging Face）。

课程

  • Stanford CS224N：NLP课程。
  • Fast.ai：实用深度学习。

博客与教程

  • Hugging Face Blog。
  • Distill.pub。

6.2 进阶资源

论文

  • 《Attention is All You Need》（Vaswani et al.）。
  • GPT-3、PaLM、LLaMA系列论文。

项目实践

  • Kaggle竞赛：NLP任务。
  • GitHub项目：微调LLM。

社区

  • Reddit：r/MachineLearning。
  • Discord：Hugging Face社区。

6.3 学习路径

初学者

  • 学习Python与PyTorch基础。
  • 理解NLP基础（词向量、RNN）。
  • 实践简单Transformer模型。

中级

  • 微调BERT/GPT模型。
  • 参与Kaggle NLP任务。
  • 阅读核心论文。

高级

  • 开发定制LLM。
  • 优化分布式训练。
  • 研究多模态与RLHF。

结束语

脑图最后结果在这里可以下载：

https://github.com/PulsarPioneers/llm-learn/blob/main/assets/llm-learn-base-mind.svg

后续我会继续出开发、应用的相关脑图；感谢各位小伙伴的支持~~~ 🚀🚀🚀


（文：PyTorch研习社）

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