近期，中国人工智能协会发布了《中国人工智能大模型技术白皮书》，涵盖了大模型发展历程、关键技术、困难及挑战以及未来发展的展望。

在此本文总结了下白皮书的主要内容，并附上白皮书~

目录

第 1 章 大模型技术概述 …5

• 1.1 大模型技术的发展历程 …5

• 1.2 大模型技术的生态发展 …9

• 1.3 大模型技术的风险与挑战 …11

第 2 章 语言大模型技术 …13

• 2.1 Transformer 架构…13

• 2.2 语言大模型架构 …17

• 2.2.1 掩码语言建模 …17

• 2.2.2 自回归语言建模 …18

• 2.2.3 序列到序列建模 …18

• 2.3 语言大模型关键技术 …19

• 2.3.1 语言大模型的预训练 …19

• 2.3.2 语言大模型的适配微调 …21

• 2.3.3 语言大模型的提示学习 …24

• 2.3.4 语言大模型的知识增强 …26

• 2.4.5 语言大模型的工具学习 …27

第 3 章 多模态大模型技术 …29

• 3.1 多模态大模型的技术体系 …29

• 3.1.1 面向理解任务的多模态大模型… 29

• 3.1.2 面向生成任务的多模态大模型 …31

• 3.1.3 兼顾理解和生成任务的多模态大模型…33

• 3.1.4 知识增强的多模态大模型 …35

• 3.2 多模态大模型的关键技术 …36

• 3.2.1 多模态大模型的网络结构设计 …363

• 3.2.2 多模态大模型的自监督学习优化 …37

• 3.2.3 多模态大模型的下游任务微调适配 …39

第 4 章 大模型技术生态 …41

• 4.1 典型大模型平台 …41

• 4.2 典型开源大模型 …44

• 4.2.1 典型开源语言大模型 …44

• 4.2.2 典型开源多模态大模型 …53

• 4.3 典型开源框架与工具 …57

• 4.4 大模型的训练数据 …60

• 4.4.1 大模型的训练数据处理流程和特点 …60

• 4.4.2 大模型常用的公开数据集 …63

第 5 章 大模型的开发训练与推理部署 …66

• 5.1 大模型开发与训练 …66

• 5.2 大模型推理部署 …68

• 5.2.1 大模型压缩 …69

• 5.2.2 大模型推理与服务部署 …70

• 5.3 软硬件适配与协同优化 …71

• 5.3.1 大模型的软硬件适配 …72

• 5.3.2 大模型的软硬件协同优化 …72

第 6 章 大模型应用 …74

• 6.1 信息检索 …74

• 6.2 新闻媒体 …75

• 6.3 智慧城市 …76

• 6.4 生物科技 …76

• 6.5 智慧办公 …77

• 6.6 影视制作 …78

• 6.7 智能教育 …78

• 6.8 智慧金融 …79

• 6.9 智慧医疗 …79

• 6.10 智慧工厂 …79

• 6.11 生活服务…80

• 6.12 智能机器人 …80

• 6.13 其他应用 …80

第 7 章 大模型的安全性 …82

• 7.1 大模型安全风险引发全球广泛关注 …82

• 7.2 大模型安全治理的政策法规和标准规范 …83

• 7.3 大模型安全风险的具体表现 …85

• 7.3.1 大模型自身的安全风险 …85

• 7.3.2 大模型在应用中衍生的安全风险 …86

• 7.4 大模型安全研究关键技术 …88

• 7.4.1 大模型的安全对齐技术 …88

• 7.4.2 大模型安全性评测技术 …91

第 8 章 总结与思考 …94

• 8.1 协同多方合作，共同推动大模型发展 …95

• 8.2 建立大模型合规标准和评测平台 …96

• 8.3 应对大模型带来的安全性挑战 …97

• 8.4 开展大模型广泛适配，推动大模型技术栈自主可控…98

大模型发展历程

自2006年Geoffrey Hinton提出通过逐层无监督预训练解决深层网络训练难题以来，深度学习在多个领域取得突破，经历了从标注数据监督学习到预训练模型，再到大模型的转变。2022年底，OpenAI发布的ChatGPT引发了广泛关注，展现了大模型在多场景、多用途、跨学科任务处理的能力。大模型被认为是未来人工智能领域的关键基础设施。

语言大模型作为此次热潮的引领者，通过大规模预训练学习大量语言知识与世界知识，具备面向多任务的通用求解能力。其发展经历了统计语言模型、神经语言模型、预训练语言模型到语言大模型（探索阶段） 的四个阶段。

• 统计语言模型基于马尔可夫假设，但受到数据稀疏问题影响；
• 神经语言模型通过神经网络建模语义共现关系，能够捕获复杂语义依赖；
• 预训练语言模型采用“预训练+微调”范式，通过自监督学习适配下游任务；
• 大模型则基于扩展定律，随着模型参数和预训练数据规模的增加，模型能力与任务效果不断改善，还展示出了一些小规模模型所不具备的“涌现能力”。

大模型应用

大模型时代正逐步到来，以ChatGPT为代表的大模型技术将在经济、法律、社会等领域发挥重要作用。OpenAI研发了GPT-1（1.1亿参数）、GPT-2（15亿参数）和GPT-3（1750亿参数）等不同规模的语言模型，谷歌则推出了5400亿参数的PaLM模型。当模型参数规模达到千亿量级，语言大模型展现出多方面能力跃升。例如，GPT-3通过提示词或少数样例即可完成多种任务。

OpenAI在Transformer架构推出后，研发了一系列语言大模型技术。GPT-1探索了解码器Transformer架构在自然语言任务求解能力；GPT-2验证了扩大模型参数规模的有效性，并探索了基于自然语言提示的多任务解决能力；GPT-3首次探索了千亿参数规模的语言模型效果，提出基于“上下文学习”的任务解决方法。

CodeX使用代码数据对GPT-3进行微调，提升代码和复杂推理能力；InstructGPT和ChatGPT基于人类反馈的强化学习技术，强化对于人类指令的遵循能力和人类偏好的对齐能力；GPT-4能够处理更长的上下文窗口，具备多模态理解能力，逻辑推理、复杂任务处理能力得到显著改进。随着GPT-4的成功，语言大模型对多模态领域产生了重要影响，可以接受文本与图像组合的输入，更加符合人类的多渠道感知方式，应对更复杂的任务。GPT-4表明，引入基于人类知识的自然语言能提升模型的多模态理解和生成能力。

大模型技术生态正在发展，多种服务平台向个人开放和商业应用延伸。OpenAI API让用户通过API访问不同的GPT模型完成任务。Anthropic开发的Claude系列模型通过无监督预训练和强化学习进行训练，强调模型的有用性、诚实性和无害性。百度文心一言是基于知识增强的大模型，提供多种开放服务，还建设了插件机制拓展能力。讯飞星火认知大模型具有开放式知识问答、多轮对话、逻辑和数学能力，以及对代码和多模态的理解能力。讯飞和华为联合发布了支持大模型训练私有化的产品“星火一体机”。

大模型的开源生态也丰富多样，包括开源框架和开源大模型。开源框架如PyTorch和飞桨支持大规模分布式训练，OneFlow支持动静态图灵活转换，DeepSpeed减少冗余内存访问以训练更大模型。开源大模型如LLaMA、Falcon和GLM降低研究门槛，促进应用繁荣。Baichuan系列模型支持中英双语，使用高质量训练数据，表现优秀，并开源了多种量化版本。CPM系列在中文NLP任务上表现卓越。

大模型技术具有广泛的应用场景，可以赋能不同行业。大模型在许多领域都有广泛应用，如新闻、影视、营销、娱乐、军事、教育、金融和医疗等，可以降低生产成本，提高作品质量，助力产品营销，增强决策能力，使教育方式更个性化、智能化，提高金融服务质量，赋能医疗机构诊疗全过程。此外，大模型被认为是未来人工智能应用中的关键基础设施，可带动上下游产业的革新，形成协同发展生态，对经济、社会和安全等领域的智能化升级中形成关键支撑。

大模型的风险和挑战

然而，大模型技术仍存在许多风险和挑战。其可靠性无法得到有效保障，合成内容在事实性、时效性方面存在问题。 大模型的可解释性不足，其工作机理难以理解。此外，大模型应用部署代价高，存在训练和推理计算量大、功耗高、应用成本高、端侧推理存在延迟等问题。在大数据不足的情况下，大模型的迁移能力存在不足，面临鲁棒性和泛化性等挑战。此外，大模型还存在被滥用于制造虚假信息、恶意引导行为等伴生技术风险问题，以及安全与隐私问题。

总结

尽管大模型技术具有广泛的应用前景和潜力，但仍需要解决其可靠性和可解释性问题，降低应用部署代价，提高迁移能力，并加强安全与隐私保护。 这些问题的解决将是大模型技术未来能否得到广泛应用和发展的关键。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

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
  • L2.3 流水线工程
  • 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
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • 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

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