使用Python和LangChain学习大型语言模型(LLMs)

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）已经成为自然语言处理领域的焦点。从BERT、RoBERTa到GPT、LLaMA，这些模型通过深度学习和 transformer 架构，能够理解和生成人类语言，应用广泛于聊天机器人、文本摘要、问答系统等领域。

本课程将以信息性、长篇的语气，为您详细介绍如何使用Python和LangChain学习和应用大型语言模型。我们将从LLMs的基础知识开始，逐步深入探讨encoder-only架构、decoder-only架构、迁移学习与微调、以及检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）等核心概念。通过本课程，您将能够理解并实践如何在实际项目中应用这些先进的AI模型。

由 Holczer Balazs MP4 创建
| 视频：h264、1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
级别：中级 | 类型：电子学习 | 语言：英语 | 时长：91 讲（10 小时 53 分钟）| 大小：3.13 GB

一、什么是大型语言模型？

大型语言模型（LLMs）是一类基于transformer架构的深度学习模型，通过大量的数据进行预训练，学习语言的模式和结构。这些模型能够理解上下文，生成符合逻辑的文本，甚至在特定任务上表现出接近人类的水平。

常见的LLMs包括：

• BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：由Google开发，主要用于理解语言（encoder-only架构）。
• RoBERTa：BERT的改进版，通过更大的训练数据和更长的训练时间，性能更优。
• GPT（Generative Pre-trained Transformer）：由OpenAI开发，主要用于生成文本（decoder-only架构）。
• LLaMA（Large Language Model Meta AI）：由Meta开发，具有多种参数规模，适合不同场景。

二、Transformer架构的基础知识

要理解LLMs，首先需要掌握Transformer架构的基础知识。Transformer由编码器（encoder）和解码器（decoder）组成，其核心包括以下几个部分：

1. 词嵌入（Token Embeddings）

词嵌入是将文本中的单词（或子词）映射到高维向量空间的过程。每个单词被表示为一个向量，向量中的数值反映了单词的语义意义。

2. 位置嵌入（Positional Embeddings）

由于Transformer模型无法像RNN（循环神经网络）那样自然捕捉序列顺序，位置嵌入的引入用于编码单词在句子中的位置信息。

3. 自注意力机制（Self-Attention）

自注意力机制是Transformer的核心创新。它允许模型在处理每个位置时，关注序列中其他位置的信息，从而捕捉长距离依赖关系。具体来说，通过计算查询（Query）、键（Key）、值（Value）的加权和，模型可以动态地调整对不同位置的关注程度。

4. 多头注意力（Multi-Head Attention）

多头注意力是通过将查询、键、值向量分成多个子空间，并在每个子空间中计算注意力，从而增强模型的表达能力。

5. 掩码（Masking）

在训练过程中，模型会掩盖部分单词的信息，以避免在预训练阶段看到未来的单词。

6. 如何训练Transformer架构

Transformer模型的训练目标是最小化预测错误的损失。具体来说，模型通过自监督学习，从输入的文本中预测被掩码的单词。

三、编码器架构：BERT和RoBERTa

BERT和RoBERTa是基于编码器的模型，主要用于理解语言。它们通过预训练任务（如掩码语言模型和下一句预测任务）学习语言表示。

1. BERT的基本原理

BERT的核心思想是通过大规模的无监督预训练，学习到语言的上下文表示。BERT的输入格式包括：

• [CLS] token：用于分类任务，表示整个序列的上下文信息。
• [SEP] token：用于分隔不同的句子。
• [PAD] token：用于填充不足一批次的序列。

BERT的预训练目标包括：

• 掩码语言模型（MLM）：随机掩盖部分单词，模型预测被掩盖的单词。
• 下一句预测（NSP）：预测两个句子是否是相邻的。

2. RoBERTa的改进

RoBERTa在BERT的基础上进行了以下改进：

• 更大的训练数据：RoBERTa使用了比BERT更大的书籍和网页数据集。
• 更长的训练时间：RoBERTa采用了更长的训练时间和更大的批次大小。

3. BERT的应用

BERT可以直接用于多种自然语言处理任务，例如：

• 情感分析：通过[CLS] token的向量，进行分类。
• 问答系统：BERT可以理解上下文并生成答案。

四、解码器架构：GPT和LLaMA

GPT和LLaMA是基于解码器的模型，主要用于生成文本。它们通过自回归的方式，逐个生成单词。

1. GPT的基本原理

GPT的核心思想是通过自回归的方式，逐个预测下一个单词。GPT的输入格式包括：

• [bos] token：表示序列的开始。
• [eos] token：表示序列的结束。

GPT的预训练目标是通过最大化化简后的交叉熵损失，学习如何生成文本。

2. LLaMA的改进

LLaMA在GPT的基础上进行了以下改进：

• 多种参数规模：LLaMA提供了7B、13B、33B、65B四种参数规模的模型，适合不同场景。
• 更高效的训练方法：LLaMA采用了并行化的训练策略，减少了训练时间。

3. 强化学习与人类反馈（RLHF）

GPT和LLaMA采用了强化学习与人类反馈（RLHF）技术，以进一步优化生成的质量。具体来说，模型通过与人类评分的比较，学习如何生成更符合人类偏好的文本。

4. 解码器的微调

在实际应用中，解码器模型可以通过微调（Fine-tuning）来适应特定任务。微调的目标是通过少量的任务数据，调整模型的权重，使其更好地适应目标任务。

5. LoRA和QLoRA

LoRA（Low-Rank Adaptation）和QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）是两种轻量级微调方法。它们的核心思想是通过低秩分解和量化技术，减少微调的计算资源需求，同时保持性能的稳定性。

五、检索增强生成（RAG）

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了检索和生成技术的方法。RAG的核心思想是通过从外部知识库中检索相关信息，增强生成模型的效果。

1. RAG的基本原理

RAG的核心流程包括以下几个步骤：

• 检索：从外部知识库中检索与输入相关的文档。
• 生成：基于检索到的文档和输入，生成输出。

2. 语义搜索和向量数据库

在RAG中，语义搜索是关键技术之一。通过将文档和输入映射到相同的向量空间，模型可以根据向量之间的相似度进行检索。常用的向量数据库包括：

• LSH（Locality-Sensitive Hashing）：通过哈希算法实现高效的近似最近邻搜索。
• HNSW（Hierarchical Navigable Small World）：一种基于树状结构的高效搜索算法。

3. RAG与PDF文件的结合

在实际应用中，RAG可以与PDF文件结合使用。具体来说，模型可以从PDF文件中提取内容，并在生成文本时引用这些内容。

六、提示工程（Prompt Engineering）

提示工程是使用LLMs的一个关键技能。通过精心设计的提示（prompt），可以显著提升模型的生成效果。

1. 零样本提示（Zero-Shot Prompting）

零样本提示的核心思想是通过在输入中加入相关的上下文信息，让模型在未经训练的情况下完成特定任务。

2. 少样本提示（Few-Shot Prompting）

少样本提示的核心思想是通过提供少量的样本，让模型学习任务的模式。

3. 链式思维（Chain of Thought, CoT）

链式思维是一种通过模拟人类思维过程的方法。具体来说，模型会在生成答案之前，先生成一系列的中间推理步骤。

4. 提示链（Prompt Chaining）

提示链是一种通过将多个提示连接在一起的方法。每个提示的输出作为下一个提示的输入，从而实现复杂的推理和生成任务。

通过本课程，我们从Transformer架构的基础开始，逐步深入了解了LLMs的核心知识，包括BERT、RoBERTa、GPT、LLaMA等模型的工作原理和应用场景。同时，我们还学习了检索增强生成（RAG）和提示工程（Prompt Engineering）等先进技术。

要掌握这些知识，关键在于实践。我们推荐您使用Python和LangChain框架，在Google Colab等云开发环境中进行实践。通过实际操作，您可以更好地理解LLMs的工作原理，并在实际项目中应用这些先进的AI技术。

无论您是想构建更智能的应用，还是提升自己在AI领域的知识，LLMs都将为您提供强大的工具和灵感。现在就开始您的学习和实践吧！