wxya（个人网站）LLM
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大模型（Large Language Model，LLM）的浪潮已经席卷了几乎各行业，但当涉及到专业场景或行业细分领域时，通用大模型就会面临专业知识不足的问题。相对于成本昂贵的“Post Train”或“SFT”，基于RAG的技术方案往往成为一种更优选择。
发展历程
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jeinlee1991 • Updated Jan 8, 2025
Large Language Model Meta AI
大型语言模型（LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络，这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义，并理解其中的单词和短语之间的关系。
转换器 LLM 能够进行无监督的训练，但更精确的解释是转换器可以执行自主学习。通过此过程，转换器可学会理解基本的语法、语言和知识。
与早期按顺序处理输入的循环神经网络（RNN）不同，转换器并行处理整个序列。这可让数据科学家使用 GPU 训练基于转换器的 LLM，从而大幅度缩短训练时间。
借助转换器神经网络架构，您可使用非常大规模的模型，其中通常具有数千亿个参数。这种大规模模型可以摄取通常来自互联网的大量数据，但也可以从包含 500 多亿个网页的 Common Crawl 和拥有约 5700 万个页面的 Wikipedia 等来源摄取数据。
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