自从ChatGPT发布以来，用户的搜索方式以及人机交互模式都经历了显著的变革。在诸如问题回答、文本总结和交流对话等简单的应用场景中，体验质量得到了极大的提升，有时甚至超越了人类的预期表现。
大模型能够生成如此全面且连贯的文本，主要归功于Transformer模型架构以及海量预训练和微调数据集的支撑。大模型原理

从本质上讲，大模型通过在大量数据上建立共现词概率模型来生成文本（说得精简点他的原理就是基于 “数据共识”来预测）。因此“下一个词是什么”与“它在真实世界中的语义含义或真实性”无关，而是与训练数据集中所有单词及其出现位置的统计概率最有可能的情况有关。

例如，“草是绿色的”这一表述之所以被认为是真实的，是因为在真实世界中草是绿色的。大模型之所以告诉用户草是绿色的，是因为“草是”这个词最常与“绿色”这个词一起出现，这并不意味着模型真正理解草坪的真实颜色。

为什么数据共识对大模型有用？以及原理缺陷

人类运用语言旨在精确地向他人描绘这个世界。然而，语言亦能用于辩论、误导、促使行动以及含蓄地表达使用者的信念，这些功能同样会被纳入大型语言模型（LLMs）的训练数据中，从而影响模型对于正确与错误（或幻觉）的判断。

在某个主题存在广泛共识且模型受过大量相关语言训练的情况下，模型的输出通常能反映这种共识。但当主题缺乏足够的语言示例、存在争议性或没有明确共识时，模型就可能产生看似合理实则错误的回答，在大模型处理复杂或有争议的主题时，就更有可能出现幻觉现象。

结论

总的来说，大模型无法有效地回答网络数据不足的问题。尽管某些大模型在处理有争议的主题时更为细致，并偶尔提醒用户避免对争议主题发表声明，但整体上，大模型的回答准确性依赖于训练集中的语言数据。在处理有争议或不常见的主题时，大模型的准确性较低，容易产生幻觉。

归根结底，目前的大模型主要是靠记忆归纳，在冷门问题下翻车是正常的，当然也离逻辑推理的通用智能还比较远。

参考论文：

https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3688007

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。

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三、LLM大模型系列视频教程

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

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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