[已完结]体系课-LLM算法工程师全能实战训练营

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一、什么是LLM？
LLM是一种使用深度学习算法来处理语言数据的模型。与传统的基于规则的语言处理系统不同，LLM依赖于大量的语料数据来学习语言的规律和结构。其训练过程主要是通过大量的文本数据，使用大规模的神经网络模型，来捕捉语言中的语法、语义、上下文关系等信息。

二、LLM的特点
规模庞大：LLM通常由数亿、数十亿甚至数千亿个参数构成，这使它们能从海量的文本数据中学习到丰富的语言特征。多任务能力：LLM不仅能够完成文本生成任务，还能进行问答、翻译、摘要生成等多种任务。上下文建模：LLM擅长理解长文本中的上下文关系，可以考虑到更长的依赖关系，而不像传统语言模型只能处理短范围的上下文。

三、LLaMA —— Meta 大语言模型
LLaMA 语言模型全称为 “Large Language Model Meta AI”，是 Meta 的全新大型语言模型（LLM），这是一个模型系列，根据参数规模进行了划分（分为 70 亿、130 亿、330 亿和 650 亿参数不等）。

其中 LaMA-13B（130 亿参数的模型）尽管模型参数相比 OpenAI 的 GPT-3（1750 亿参数） 要少了十几倍，但在性能上反而可以超过 GPT-3 模型。更小的模型也意味着开发者可以在 PC 甚至是智能手机等设备上本地运行类 ChatGPT 这样的 AI 助手，无需依赖数据中心这样的大规模设施。