在2023年，大语言模型（LLM）无疑是AI领域中最热门的话题。在我的专栏中，本文主要是对LLM的想法进行一次全面的梳理和整合。我希望这次的技术沉淀不仅是我个人的梳理和沉淀，也能为刚踏入AI领域的新手以及已在AI行业工作的同行们提供一些参考和帮助。

下面会从以下几个方面进行梳理:

1. 什么是LLM？

2. LLM为什么会出现？openAI是偷偷摸摸憋大招，让LLM横空出世，还是一步步在大家眼皮底下茁壮成长起来的起来的？

3. LLM为什么起作用？为什么大模型如此牛逼？是科技还是玄学？

4. 我们应该如何使用LLM？好好写prompt就行？还是不管三七二十一，有钱任性！买卡！训练！？

5. LLM的未来方向是什么?

1 什么是LLM？

铺天盖地的LLM新资讯，LLM到底是什么？

首先，大模型和大语言模型是两回事。

我们通常说的LLM是Large Language Model。

先不关心large不large，我们先了解语言模型主要能解决哪些问题？

LLM也是语言模型，他其实同样也是解决这些问题，只不过之前是一个模型解决一个问题，LLM是一个模型可以解决上面所有问题。

算法解决方案的进阶：

all in one?这又是什么玄学思路？相信科学！其实LLM也不是突然出现的，万事都有因可归，看一下语言模型算法的timeline：

（1）在1966年，语言模型就已经出现了，ELIZA是基于模版匹配的一个“智能系统”。模版匹配这个思路即使是现在有些问答系统中也会使用;

（2）1980s~1990s只要是基于统计的语言模型；

（3）2000s硬件发展起来，算法也有新的突破神经网络开始发展，前期神经网络在CV应用上十分火热，NLP相对发展缓慢，主要技术是RNN以及各种变体优化来解决NLP任务;

（4）快进到2017年，Transformer出现， 2018年BERT出现，NLP开始崛起;

（5）接下来就是快速迭代的GPT系列：

在GPT2论文中openAI就提出GPT2具有zero_shot能力，也就是说具体下游任务任务相关的信息，可以通过具体下游任务任务无关的无监督预训练过程学习，而不需要去通过有监督学习下游任务。在执行下游任务是，给出提示词就可以。只不过当时GPT2的效果不太好。另外openAI还发现一个很重要的现象，随着模型参数的增加，Zero-Shot 的性能一直是在上升的。说明提升参数规模是有正向作用的;

GPT3提出了一个重要概念in-context learning，ICL上下文学习:

ICL 包含三种分类：

Few-shot learning，允许输入数条示例和一则任务说明；

One-shot learning，只允许输入一条示例和一则任务说明；

Zero-shot learning，不允许输入任何示例，只允许输入一则任务说明。

结果显示 ICL 不需要进行反向传播，仅需要把少量标注样本放在输入文本的上下文中即可诱导 GPT-3 输出答案。ICL可以理解为一种隐式的学习，在输入中就已经给了LLM一定的信息。ICL就是一种prompt。

通过GPT系列也能看出，openAI一直在增加参数量和训练数据量。为什么？因为他们发现提升这两个因素，模型效果有提升啊。

其实这段时间除了openAI，其他很多公司也在逐步推出LLM。

我认为openAI的语言模型模型成了爆款，除了技术外，另外一个重要原因是他将GPT转成了ChatGPT，产品形式让所有人都可以方面的进行对话体验，再加上大力宣传，将LLM推到了大家眼前，让大家都认知了LLM。

2 LLM为什么能出现？

所有人都知道LLM成本高，为什么openAI愿意持续投入人力财力呢？什么原因让openAI押注这条路一定会成功？

我们先一起看看训练，以175B的模型为例：

175B*6是训练Flops(每秒浮点运算数)，分母是每台机器（TPUv4芯片,FLOPS利用率为46.2%）*每台机器每小时成本8.12美元 * 数据集是300B个token。

我们可以假设ChatGPT是175B的模型，来预算下模型成本。

国盛证券估算，今年1月平均每天约有1300万独立访客使用ChatGPT，对应芯片需求为3万多片英伟达A100GPU，初始投入成本约为8亿美元，每日电费在5万美元左右:

假设每日约有2.5亿次咨询量，每个问题平均30字，单个字在A100GPU上约消耗350ms，则一天共需消耗729,167个A100GPU运行小时，对应每天需要729,167/24=30,382片英伟达A100GPU同时计算，才可满足当前ChatGPT的访问量。也就是需要30,382/8=3,798台服务器，对应3,798/7=542个机柜。为满足ChatGPT当前千万级用户的咨询量，初始算力投入成本约为542*140=7.59亿美元。

再看能源消耗：54245.5kw24h=591,864kwh/日。参考HashrateIndex统计，假设美国平均工业电价约为0.08美元/kwh。则每日电费约为2,369,640*0.08=4.7万美元/日。

所有抛开其他比如人力成本，商业宣传等成本，仅仅说训练接训练这块，openAI准备了8亿美元。

当然微调成本就降低很多，也可以大致估算：

使用价格：GPT-3.5 Turbo的微调成本分为初始训练成本和使用成本两部分。一个包含100K tokens训练文件的微调工作，预计成本为2.4美元。具体来说，

训练：$0.008 / 1K tokens；

使用输入：$0.012 / 1K tokens；

使用输出：$0.016 / 1K tokens。

投入至少8亿欢迎chatGPT，openAI哪来来的自信一定会大力出奇迹？为什么相信投入这么多钱的模型一定有效果呢？因为有GPT系列模型的验证，以及scaling law理论和实践给的底气。所以从GPT1出现，openAI就已经在为今年的GPT4或者即将出现的GPT5，或者LLM OS，或者更大的产品做准备了，他绝对不是突然出现。

在论文Scaling Laws for Neural Language Models中，OpenAI提出了大语言模型遵循scaling law。如上图，OpenAI通过研究证明，当我们增加参数规模、数据集规模和延长模型训练时间，大语言建模的性能就会提高。并且，如果独立进行，不受其他两个因素影响时，大模型性能与每个单独的因素都有一个幂律关系，体现为Test Loss的降低，也就是模型性能提升。（GPT系列也认证了这一点）

在上一步的基础上，第二类就是涌现出新能力。具体体现为，在模型参数规模不够大时，AI的能力表现非常一般，准确性几乎是随机的。但是当模型规模和计算力都推进到一定规模之后，AI的能力突然急剧增长。经过分析，这类能力也有一个共性，就是这类任务都是由多个步骤构成的一个复杂任务，比如语词检测、国际音标音译、周期性运算、修正算术、单词解读等等。

3 LLM为什么能起作用？

前面讨论过LLM是能够一个模型解决多种任务，如果GPT3存在很多一本正经的胡说八道的问题，chatGPT在幻觉方面已经有很大改善。根据openAI的研究也证实，数据，参数规模，训练时长能够给LLM带来正向效果。那为什么LLM能够起作用呢？我们可以看看instructGPT的训练流程。

这里我们还可以看出，LLM还是和人类标准的对齐的 过程，还没有自主学习超越人类的能力。

第0步，爬取10TB的高质量文本数据，在6000多张GPU卡上消耗200W美元，无监督学习训练12天，得到一个语言模型。这个模型相当于获取了各个领域的基础知识，他看了很多书，但是还不懂怎么和人对话交流。这个基础模型的训练成本很高，但是他的知识是有时效性的，所以间隔一段时间需要更新一次。

第1步，编写大约10W条高质量指令问答对，基于语言模型进行微调，教会模型如何将知识通过问答方式和人类交流。通过验证集重复这个过程，迭代优化数据分布和问答数据，让模型更懂如何推理和回答。

第2步，收集一些问题，让微调过得懂得交流的模型重复生成多个答案，然后让数据标注人员给生成答案进行打分，训练一个奖励模型，让模型和人类喜好对齐。

第3步，基于强化学习和PPO2策略迭代优化模型，让模型学习人类。

所以，大规模的训练数据（知识），大规模的参数量（记忆），强大的Transformer算法（推理和决策），像人类对齐（LR），不断学习（算力）多种因素让LLM强大，同时它还在不断的迭代优化。

庆幸的是，openAI的创始人也指出目前LLM还只具备学习人类，并没有自主学习超越人类的能力，这里我在后面会解释。

4 如何使用LLM？

那我们应该使用大模型呢？不管是之前的机器学习，还是后来的深度学习模型，不管是小模型还是大模型，模型都只是一个工具。我们首先要学会的是如何使用工具。

对于这个工具的使用，我认为可以按如下流程选择使用方案

4.1 prompt工程

不需要每个人都要有AI知识，但是每个人都需要学习如何使用这个工具。

LLM的呈现形式就是对话，你提问，他回答。你随口一问，他随口一答，你告诉他详细的需求，他可能给出满意的回复。所以如何利用好这个工具也是一大难题。

prompt就是给AI的指令，引导模型生成响应的回答，最大化挖掘LLM的能力。

prompt工程就是开发和优化提示词，一种在大模型中使用的技巧，通过提供清晰、简洁的指令或问题，充分发挥大模型的能力，让模型更好地理解我们的需求，从而得到更好的模型输出。

吴恩达教授在提示语工程公开课中提出四大元素，两大原则：

prompt工程也有很多方法论，我们简单介绍几种常用思路：

思维链（CoT）

思维树

以树状形式展开思维链。 允许回溯，探索从一个基本想法产生的多个推理分支。

思维树提示方法，通过主动维护了一个思维树，其中每个“思维”都是一个连贯的语言序列，作为解决问题的中间步骤。

它允许语言模型(LM)通过一种用语言实例化的谨慎推理过程，来自我评估不同中间思维在解决问题方面的进展。

思维图

将思想概念化为有向无循环图（DAG）中的顶点。 能够对这些想法进行转换（聚合、精化、生成）。

在进行思考时，人类不会像 CoT 那样仅遵循一条思维链，也不是像 ToT 那样尝试多种不同途径，而是会形成一个更加复杂的思维网。举个例子，一个人可能会先探索一条思维链，然后回溯再探索另一条，然后可能会意识到之前那条链的某个想法可以和当前链结合起来，取长补短，得到一个新的解决方案。类似地，大脑会形成复杂的网络，呈现出类似图的模式，比如循环模式。算法执行时也会揭示出网络的模式，这往往可以表示成有向无环图。

思维算法

通过不断演化和改进思考过程 维持一个单一的不断发展的思维上下文链。

如何不是AI行业的从事人员，我们至少要学会如何写prompt，如何使用好这个工具。更多模型微调这些事情就交给算法研究员去干就好，但是大家拿到工具后至少也需要了解如何使用~

4.2 RAG

当然prompt只能解决一些通用知识，我们是通过prompt挖掘LLM的能力，如果他并没有某方面认知的知识，那我们再怎么写prompt，他也是无法给你回答的。

这种情况我们有两个解决方案，一种相对简单有效的方案–RAG。这种方法将检索（或搜索）的能力集成到LLM文本生成中。它结合了一个检索系统和一个LLM，前者从大型语料库中获取相关文档片段，后者使用这些片段中的信息生成答案。本质上，RAG 帮助模型“查找”外部信息以改进其响应。

大家最熟悉的应该是下图，知识库检索。

面对这张看似简单，清晰步骤的流程图，其实每一个步骤都需要我们进行很多工程逻辑。

我们可能遇到的问题：

面对各种文档格式，以及文档内的非结构化数据，我们需要如何处理？

面对没有章节的大段文章，我们需要如何处理？面对有章节的文章，我们如何进行分段？

文本块应该如何切分，每个块大小多少合适，文本块是否需要带上下文？

embedding算法应该如何选型？

数据库和向量存储框架如何选型？

如何提升文本的召回和排序，尽可能准确且无冗余的获取用户问题相关文本？

是否需要根据意图类别构建不同提示语？提示语应该如何构建？

如何判断回复是否满足用户需求，如果不满足用户需求应该如何引导用户？

对于RAG的技术细节就太多了，这篇文章就不做过多介绍~

4.3 微调

使用RAG还是直接微调大模型？

对于通用模型无法解决的垂直领域除了RAG这个方案外，另一种方案就是微调。那什么情况使用RAG，什么情况需要微调呢？我个人建议，能RAG就RAG，行业太过垂域，或者就需要一个自己的大模型再去微调。另外可以考虑以下几个方面。

1. 是否需要访问外部数据源

2. 知识库是不是只有短期时效性

3. 是否需要修改模型的输出格式或回复需要特定领域专业术语

4. 是否对幻觉很敏感，必须在指定知识内回答

5. 是否有足够多高质量的指令数据

6. 是否需要提供回复数据源

简单总结几个常用的微调算法，了解思路后在自己业务中可以根据特点自行选择：

4.3.1 Prefix Tuning

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2101.00190.pdf

在输入token之前构造一段任务相关的virtual tokens作为Prefix，然后训练的时候只更新Prefix部分的参数，而PLM中的其他部分参数固定。不同的任务有自己的一份Prefix参数。

该方法其实和构造Prompt类似，只是Prompt是人为构造的“显式”的提示，并且无法更新参数，而Prefix则是可以学习的“隐式”的提示。

4.3.2 Prompt Tuning

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2104.08691.pdf

Prefix Tuning的简化版本，它给每个任务定义了自己的Prompt，然后拼接到数据上作为输入，但只在输入层加入prompt tokens，并且不需要加入 MLP 进行调整来解决难训练的问题,训练过程中将任务进行混合。而且通过实验发现，随着预训练模型参数量的增加，Prompt Tuning的方法会逼近全参数微调的结果。

4.3.3 P-Tuning

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.10385.pdf

prompt工程这种人工构建的离散token，效果很不稳定，结果也不一定是最优的。

P-Tuning是设计了一种连续可微的virtual token（同Prefix-Tuning类似）。

相比Prefix Tuning，P-Tuning加入的可微的virtual token，但仅限于输入层，没有在每一层都加；另外，virtual token的位置也不一定是前缀，插入的位置是可选的。这里的出发点实际是把传统人工设计模版中的真实token替换成可微的virtual token。另外作者通过实验发现用一个prompt encoder来编码会收敛更快，效果更好。即用一个LSTM+MLP去编码这些virtual token以后，再输入到模型。

4.3.4 P-Tuning v2

论文地址： https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf

该方法在每一层都加入了Prompts tokens作为输入，而不是仅仅加在输入层，这带来两个方面的好处：

更多可学习的参数（从P-tuning和Prompt Tuning的0.01%增加到0.1%-3%），同时也足够参数高效。

加入到更深层结构中的Prompt能给模型预测带来更直接的影响。

可以简单的将P-Tuning认为是针对Prompt Tuning的改进，P-Tuning v2认为是针对Prefix Tuning的改进。

4.3.5 LoRA

论文地址： https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf

该方法的核心思想就是通过低秩分解来模拟参数的改变量，从而以极小的参数量来实现大模型的间接训练。

第一个矩阵的A的权重参数会通过高斯函数初始化，而第二个矩阵的B的权重参数则会初始化为零矩阵，这样能保证训练开始时新增的通路BA=0从而对模型结果没有影响。在推理时，将左右两部分的结果加到一起即可，h=Wx+BAx=(W+BA)x，所以只要将训练完成的矩阵乘积BA跟原本的权重矩阵W加到一起作为新权重参数替换原本PLM的W即可，对于推理来说，不会增加额外的计算资源。

此外，Transformer的权重矩阵包括Attention模块里用于计算query, key, value的Wq，Wk，Wv以及多头attention的Wo,以及MLP层的权重矩阵，LoRA只应用于Attention模块中的4种权重矩阵，而且通过消融实验发现同时调整 Wq 和 Wv 会产生最佳结果。

4.3.6 MAM Adapter

4.3.7 UniPELT

UniPELT就有点组合拳了。更具体地说，LoRA 重新参数化用于 WQ 和 WV 注意力矩阵，Prefix Tuning应用于每一Transformer层的key和value，并在Transformer块的feed-forward子层之后添加Adapter。 对于每个模块，门控被实现为线性层，通过GP参数控制Prefix-tuning方法的开关，GL控制LoRA方法的开关，GA控制Adapter方法的开关。图中蓝色的参数是可训练参数。

微调当然不仅仅是算法，更重要的是数据：

再次强调强调数据安全

3H（Helpful, Honest, Harmless）原则来让大模型和人的普世价值对齐。

5 未来方向

Andrej Karpathy 发布 LLM 入门课里面有提到LLM的未来方向：思维方式（系统1/2）、LLM对工具使用（Agent）、多模态、 GPTs 应用商店，以及LLM OS。

5.1 思维方式（系统1/2）

先总结下他提到的人类思维方式：

system1: 大脑的快速、本能和自动化的思维模式。

system2: 大脑另一个思维模型更加理性，更加缓慢，进行复杂的决策，感觉更有意识。

LLM本身只有system1的能力。CoT,ToT这种方式能够赋予 LLM 系统 2 的能力，需要给他们更多的时间，让它们更深入地思考问题，反思和重新表述。

那alphaGo为什么能超越人类？

主要是因为是他有检测的评测标准，先学习人类，然后自主学习根据reward函数来评测，最后超越人类。LLM目前还是学习人类（人类打分），对齐人类的标准。但是自主学习的reward就很困难。

从根本上说，没有简单的奖励函数可以让你判断你的答案是好是坏。

网络不管大事小事，底下的评论都有不同的声音，每个人的标准是不一样的。反而垂直领域，比如代码，能运行就认为正向，反之负向；对响应式的，能反馈就是正向。但是对于通用对话，就没有一个绝对的标准。这也是为什么目前很多公司对于LLM的应用都是先做代码提效工具，因为代码是有衡量标准的。

5.2 多模态

多模态肯定是 LLM 变得更强大的一个重要方向。在 Greg Brachman （openAI创始人之一）的著名演示中，他向 ChatGPT 展示了一个他用铅笔草绘的一个小笑话网站示意图，而 chat apt 可以看到这个图像，并基于它为这个网站编写一个运行的代码，所以它写了 HTML 和 JavaScript。

所以以后LLM应用肯定不限于文本，还有图片，音频，视频的embedding对齐，以及多个模态之间的转换。对多模态就不得不提google的Gemini了，虽然他发布会的视频遭到了质疑，但是Gemini和GPT-4-Turbo不一样，他是天成的多模态大模型，在训练阶段他就是输入多模态，输出多模态。希望Gemini有更好发展， 毕竟Transformer和Bert都是谷歌的并且是开源的，谁现在的大模型不用Transformer，都得像google说一声谢谢你…

5.3 GPTs应用

11月6号，OpenAI召开了首次开发者大会，隆重发布GPT-4的增强版Turbo，提供了辅助开发的GPT Assistant API，并且上线了GPT应用商店—GPTs。

它省去了从收集需求，开发应用，发布应用等一系列过程。用户可以根据自己的需求打造自己的GPT，调用它的LLM接口就好，其他不用操心LLM使用Agent思路去给帮你规划，找工具，决策和执行。（看到过一个犀利评论：甲方爸爸的终极幻想，也是乙方搬砖狗的末日）。

比如Zapier App：一个自动化部署的插件，用于将GPT和上百种App联用起来。你可以用自然语言给GPT下指令，然后GPT通过Zapier来操作你的App进行执行。

一个应用，基于LLM规划我的需求，拆分为任务，然后还能自己去搜索能用的其他工具，完成任务。像不像我们在操控一个PC。

5.4 Agent

Agent我之前有总结过，这里就不再过多介绍。

AIAgent：我不是只有AI脑！

5.5 LLM OS

Andrej分享过下面的LLM OS概念，他将LLM类比为一个操作系统。

windows拥有很多app应用；

LLM也有了自己的GPTs， 他也能使用计算器，用IDE编写和生成应用，浏览互联网，看音视频，使用其他LLM应用。

window可以随机访问内存或 RAM；

LLM 模型本身就是一堆知识数据的压缩，它也有历史信息存储–上下文窗口，当然和内存一样也是有限的；但是他可以有RAG外挂知识库，他可以用搜索引擎工具。

所以我个人认为LLM未来的发展方向：

（1）迭代优化：大模型本身的自我进化，逐步拥有系统2的能力，特别是对于垂域场景，后续会在各领域出现"超级企业"

（2）多模态：LLM后续会优化为多模态大模型，让纯NLP问题变为多模态问题

（3）大模型应用：应用号好大模型工具，提供自己的思路让AI去完成你的想法，后续会出现更多的"超级个人"

（4）Agent：我认为Agent不是一个应用框架，他是思路框架，是给如何应用大模型提供一个框架，可以认为LLM OS就是一个Agent。

如何系统的去学习AI大模型LLM ？

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一、全套AGI大模型学习路线

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三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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