本文旨在让没有大模型开发背景的工程师或技术爱好者，能够轻松地理解大语言模型应用开发的核心理论与主流工具。所以，我们不会刻意追求极度严谨和完备，而是从直觉和本质出发，结合调研整理与消化理解，帮助大家更容易把握LLM技术的全貌。大家可以基于本文的脉络，结合自己感兴趣的领域深入研究。如果有不准确或错误的地方，也欢迎留言指正。

本文体系完整，内容丰富，分多次连载。

1. 机器学习场景类别
2. 机器学习类型（LLM相关）
3. 深度学习的兴起
4. 基础模型

1. 问题定义与基本思路
2. 基本流程与相关技术
　1) embedding与tokenization
　2) 向量数据库
　3) finetune（微调）
　4) 模型部署与推理
　5) prompt
　6) 编排与集成
　　　a. langchain
　　　b. llama-index
　7) 预训练
场景案例（语义检索系统）
常用参考（好工具/好网站/好文章）

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第一部分 基础概念

1. 机器学习场景类别

AI 2.0时代已经到来，AI 1.0和2.0的区别在哪里？从场景类别入手，可以很直观地判断。过去以AlphaGo为代表的1.0时代，人工智能场景多以判别式AI为主。到了2.0时代，以LLM（大语言模型）为代表的生成式AI有了爆发式发展。两者各有特点，关注的问题也不同。判别式AI需要大量标注，模型泛化能力差，看起来不那么“AI”；而生成式AI在技术特点和场景应用上截然不同，尤其是OpenAI开发的ChatGPT让大众惊艳——这一次不再是简单炒概念，更像是接近AGI（通用人工智能），因此AI迎来了新一轮热潮。

• 判别式（Discriminative AI）
  ：分类/回归/识别/定位，传统机器学习应用场景，适合决策分析。

• 生成式（Generative AI）
  ：LLM兴起，多模态、泛化性、创造力，具有智能涌现现象。

来自ChatGPT：

生成式AI（Generative AI）和判别式AI（Discriminative AI）是两种不同的机器学习方法，它们在许多应用中都发挥着重要作用。……（此处保留原引用内容，为简洁起见省略，实际输出应保留）

2. 机器学习类型（LLM相关）

大模型应用涉及以下三类机器学习方法：

• 无监督学习（机器根据一定规则自己构造label）
• 监督学习（人为标注label）
• 强化学习（基于环境反馈）

其中，预训练阶段采用无监督学习的方法，通过在大量无标注语料（多来源于互联网、维基百科、GitHub等）中学习规律。这一过程并非真的无监督，而是通过一些设计——如BERT采用的句子填空，GPT采用的文字接龙——来达到自我训练的目的。可以理解为这是一个数据压缩的过程：海量数据被压缩到模型中，只要语料够多、模型够大，模型就能蕴含语料中暗藏的逻辑和知识。

不进行监督学习的大模型可以认为是“哑巴”，它无法完成特定任务。需要通过监督学习，给模型一些例子或步骤（数据集需要人工标注），帮助大模型知道如何输出、如何思考，从而应对不同的应用场景（如对话、翻译等）。这就是“对齐（alignment）”的概念。

强化学习则是在此基础上的再完善：不直接给出正确答案，而是由模型生成答案，然后对答案进行打分，从而使大模型更好地按照用户偏好工作。

3. 深度学习的兴起

• 深度学习对特征工程要求更低，更强调模型架构的设计。
• 经典机器学习（如逻辑回归等）模型容量有限，存在模型bias，弹性不足。
• 深度学习模块化更好，能够以统一模式搭建复杂的模型结构。
• 深度学习其实由来已久，早期算力不足限制了其发展。

发展轨迹：CNN（无记忆）→ RNN（串行，短期记忆）→ LSTM（较长期记忆）→ Transformer（位置编码、并行、快）。

特点：对位置和上下文进行编码，能够融会贯通。Transformer更利于并行计算，算力的提升推动了它的流行。

尽管如此，当前模型输入仍有token数量限制。所谓token，本质就是输入被拆分的字符，也可以是一个单词、一个标点符号、一个数字等，与切词方法有关。模型基于token进行embedding，模型本身的输入决定了token数量的多少（并不完全一致，当前一些模型的token限制更多是出于处理架构和软硬件性能的考虑）。

来自ChatGPT：……（此处保留原引用关于token限制的内容，为简洁省略，实际输出保留）

对于生成式AI，对抗生成的思想尤其重要，它帮助我们理解文字生成和图像生成的内在原理，也是Stable Diffusion等新图像生成方法的源起。对抗生成可以理解为有两个模型：一个生成模型（Generator）和一个判别模型（Discriminator）。Generator基于用户的提示词生成图片，Discriminator判定图片是否满足要求。在此过程中，使用标记数据（文字-图片-得分）训练出Discriminator来判别图片质量，而训练Generator的过程则是让它生成的图片能够“骗过”Discriminator。Discriminator也在不断迭代，使自己不被骗过。这样的博弈经过若干轮，最终生成可满足需求的Generator。从这里也可以看出，增加参数的随机性就能提升生成的多样性——当前模型中的temperature正是基于这个概念（可参考熵增）。

那么，如何在没有标记数据的情况下做到呢？可以参考Cycle GAN的思想：本质是自己给自己做标签，训练一个Generator将图片变成向量，再训练另一个Generator将向量生成图片，然后计算原图和生成图的相似性。通过这种循环迭代训练，就能得到我们需要的模型。使用时只需按需取用其中一个即可。

换一个角度，模型训练和推理可以理解为压缩与解压缩的过程。比如，将图片压缩到一个高密度向量（文字），再基于该向量生成图片。其他例子还有：文字→语音、文章→总结、总结→文章等。自编码器的思想与Cycle GAN类似，通过这种思路可以实现无监督效果。这一思想在图片生成、风格转换、翻译等很多生成式场景中都有应用。

4. 基础模型

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• BERT模型：完形填空，创造性不好。
• GPT模型：文字接龙，创造性好。

：通过大量语料训练，将知识压缩到模型中。这些知识蕴含着深度的哲学、科学和基本推理逻辑。当数据足够多、模型参数足够大（超过10B）时，就会产生涌现效果。

预训练大模型本身不具备特定的任务能力，需要结合实际领域能力进行微调（fine-tune），才能让大模型具备具体的能力。

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• chatGLM-6B / chatGLM-13B（清华出品）
  https://github.com/THUDM
• LLaMA（Meta出品）
  https://github.com/facebookresearch/llama
• Vicuna-13B（羊驼，基于LLaMA微调）
• Falcon LLM（阿布扎比政府研究院TII出品）
  https://huggingface.co/tiiuae

更多大模型请参考：
可商用大模型列表：https://github.com/eugeneyan/open-llms

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• 国内SuperCLUE排行榜：https://www.superclueai.com/
• UC伯克利排行榜：https://chat.lmsys.org/
• 斯坦福排行榜（AlpacaEval）：https://tatsu-lab.github.io/alpaca_eval/