小白学大模型：斯坦福CS25 Transformers与LLMs

CS25: Transformers United V4 是斯坦福大学（Stanford University）在2024年春季开设的一门课程，从4月4日持续到5月30日。这门课程专注于深度学习领域中的Transformers和大模型。

unsetunset技术发展时间轴unsetunset

• 1990年代：史前时代，基于规则的方法、解析、递归神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）。

• 2014年：简单的注意力机制。

• 2017年：论文《Attention is all you need》标志着这一转变。

• 2018年：Transformers在自然语言处理（NLP）领域的爆炸性增长，BERT、GPT-3等模型的出现。

• 2018-2020年：Transformers扩展到其他领域，如视觉变换器（ViTs）、Alphafold-2等。

• 2021-2022年：生成时代的开始，Codex、决策变换器、GPT-X、DALL·E等模型的出现。

• 2024年：当前时代，大型模型和更多应用的出现，如Chat-GPT、GPT-4、Gemini、Llama、开源LLMs、Whisper、机器人变换器、Stable Diffusion、Sora等。

unsetunsetNLP技术介绍unsetunset

Eliza Chatbot（1966年，麻省理工学院，约瑟夫·魏岑鲍姆）

• 语言基础：基于规则的方法，语义解析，分析文本的语言结构和语法。

词嵌入技术

• 将每个词表示为一个“向量”数字。

• 将“离散”表示转换为“连续”的，允许更精细的词表示，以及余弦/欧几里得距离等有用计算，以及将词映射到语义空间的可视化。

• 例子包括：Word2Vec（2013年）、GloVe、BERT、ELMo。

序列到序列模型（Seq2seq Models）

• 循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）。

• 处理令牌之间的“依赖性”和信息。

• 通过门控控制信息的“记忆”和流动。

注意力机制和变换器（Attention and Transformers）

• 允许模型“聚焦”输入文本的特定方面。

• 通过一组称为“权重”的参数实现，这些权重决定了在每个时间步应该对每个输入关注多少。

• 这些权重是使用输入和模型当前隐藏状态的组合计算得出的。

• 注意力权重通过查询、键和值矩阵的点积计算，然后对点积应用softmax函数。

Q、K、V的类比（Analogy for Q, K, V）

假设你正在寻找特定主题的信息（查询），每本书都有一个概要（键），帮助你识别它是否包含你要找的信息。一旦你找到查询和概要之间的匹配，你就可以访问这本书以获取所需的详细信息（值）。在注意力机制中，我们对多个值进行“软匹配”，例如从多本书中获取信息。

自注意力（Self-Attention）

• 允许模型在处理序列中的每个单词时，考虑序列中的其他单词，以更好地理解上下文和含义。

Transformer & Multi-Head Attention

• Transformer完全基于注意力机制，不使用循环或卷积网络。

• 多头注意力允许模型在不同的表示子空间中联合关注信息，提高了模型的性能和泛化能力。

跨注意力（Cross-Attention，例如机器翻译）

• 在机器翻译等任务中，跨注意力允许模型关注输入序列的不同部分，以生成更准确的输出。

文章还提供了两个链接，一个是到变换器模型的原始论文《Attention Is All You Need》的链接，另一个是到一个详细解释变换器模型的图解指南。这些资源为读者提供了深入了解变换器模型的途径。

unsetunsetRNN 与 Transformers 对比unsetunset

在自然语言处理（NLP）领域，变换器（Transformers）和循环神经网络（RNNs）是两种处理序列数据的主要模型。以下是对这两种模型的对比：

循环神经网络（RNNs）

• 长距离依赖性（Long range dependencies）：RNNs 在处理长距离依赖问题时表现不佳，因为随着序列的增长，信息可能会逐渐丢失。

• 梯度消失和梯度爆炸（Gradient vanishing and explosion）：在训练过程中，RNNs 可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，这使得学习长序列变得困难。

• 大量的训练步骤（Large # of training steps）：由于上述问题，RNNs 通常需要更多的训练步骤来收敛。

• 每层的复杂度（Complexity per layer）：RNNs 的每层复杂度通常是 O(n*d^2)，其中 n 是序列长度，d 是特征维度。这种复杂度随着序列长度和特征维度的增加而增加。

Transformers

• 长距离依赖性（Can model long-range dependencies）：Transformers 能够更好地处理长距离依赖性，因为它们使用自注意力机制，可以直接捕捉序列中任意两个位置之间的关系。

• 无梯度消失和梯度爆炸（No gradient vanishing and explosion）：Transformers 避免了梯度消失和梯度爆炸的问题，因为它们不依赖于链式法则来传递信息。

• 较少的训练步骤（Fewer training steps）：由于上述优势，Transformers 通常需要较少的训练步骤来达到相同的性能。

• 可以并行化计算（Can parallelize computation）：Transformers 的架构允许在整个序列上并行处理，这大大提高了训练效率。

• 每层的复杂度（Complexity per layer）：Transformers 的每层复杂度是 O(n^2*d)，虽然看起来比 RNNs 高，但由于可以并行化，实际上在实践中可以更快地处理。

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unsetunset大型语言模型（LLMs）unsetunset

大型语言模型（LLMs）通常包含数百万到数十亿个参数，通常在大量“通用”文本数据（例如网络语料库）上进行训练。

• 训练目标通常是“下一个词预测”：给定前文的情况下预测下一个词的概率。

• 随着模型规模的增加，会出现“突现能力”，例如通过思考链（chain-of-thought）进行推理。

• 训练成本高昂，涉及时间、金钱和GPU资源。

• 更大的通用模型可以实现“即插即用”，通过少量或零次学习适应不同任务，无需重新训练。

涌现能力

• 为什么大型语言模型效果这么好？随着规模扩大会发生什么？

• 潜在解释：突现能力。

• 如果一个能力在较大的模型中存在，而在较小的模型中不存在，则被认为是突现的。

• 这些能力不能通过简单外推较小模型的性能来直接预测。

• 性能在达到某个临界阈值之前接近随机，然后显著提高，这种现象被称为“相变”，不能通过检查较小规模的系统来预测。

unsetunset强化学习与人类反馈（RLHF）、ChatGPT、GPT-4和Geminiunsetunset

强化学习与人类反馈（RLHF）

• RLHF是一种技术，它直接从人类反馈中训练一个“奖励模型”。

• 该技术使用模型作为奖励函数，通过优化算法在强化学习（RL）中优化代理的政策。

• 要求人类对代理的行为实例进行排名，例如哪个生成的响应更好。

直接偏好优化（DPO）

• DPO是一种新的参数化方法，它允许从简单的分类损失中提取相应的最优策略，消除了在微调期间从语言模型中采样或进行大量超参数调整的需要。

• DPO在稳定性、性能和计算效率方面表现出色，并且实验表明DPO至少和现有方法一样有效，包括基于PPO的RLHF。

ChatGPT

• ChatGPT是在GPT-3.5的基础上微调的，GPT-3.5是一系列使用指令调整和RLHF训练的模型。

GPT-4

• GPT-4在大型数据集上进行监督学习，然后进行RLHF和RLAIF（从人工智能反馈中进行强化学习）。

• GPT-4在图像和文本上进行训练，具备视觉能力，能够讨论图像中的幽默、总结屏幕截图文本等。

• GPT-4比GPT-3.5“更可靠、更有创意，并且能够处理更细微的指令”。

• GPT-4具有更长的上下文窗口，能够处理8,192和32,768个令牌。

• GPT-4在标准化测试中表现出色，但未发布GPT-4的技术细节。

Gemini

• 最新的Gemini 1.5 Pro版本。

• Gemini Ultra在32个学术基准测试中的30个上表现优于ChatGPT，涉及推理和理解。

• Gemini有效地处理和整合不同模态的数据：文本、音频、图像和视频。

• 基于Mixture-of-Experts（MoE）模型，显著提高了训练和应用的效率。

unsetunset链式思考（Chain-of-Thought，CoT)unsetunset

CoT推理是一种提升大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）复杂推理能力的方法。

通过生成一系列中间推理步骤，CoT使得模型在算术、常识和符号推理任务上表现出色。然而，即使CoT在大型模型上取得了性能提升，仍然存在一定比例的错误。

对于规模较小的模型，CoT的效果并不理想，通常需要大约100B参数或更大的模型才能有效。

CoT推理在特定领域和问题类型上具有优势，特别是那些任务具有挑战性且需要多步骤推理的情况，以及任务的扩展曲线相对平坦。

unsetunset大模型与智能体unsetunset

AI Agents能够使用为人类设计的现有界面，操作超出程序边界之外的任务，处理登录、支付等服务，而不受API限制，仅需基本的点击和输入操作。AI代理的关键优势在于它们可以作为用户的数字延伸，代表用户行事，并能够自我学习、自我改进。

AI代理的核心论点是，人类将使用自然语言与AI软件3.0进行交流，AI将操作机器，实现更直观、高效的操作。为了构建这些代理，我们需要使用模型链、反射等机制，并结合记忆、上下文长度、个性化、行动和互联网访问等要素。

为什么我们需要类似人类的AI代理？

首先，它们能够执行人类能够执行的任务，操作人类设计的界面，并在没有API限制的情况下与服务交互。其次，它们可以作为用户的数字延伸，代表用户行事。此外，AI代理具有自我学习能力，可以从用户互动中学习并自我改进。

如何与AI代理进行交互？

在计算机交互方面，AI代理可以通过API或直接交互（如浏览器或桌面控制）与计算机进行交互。这两条路径各有优势：API交互易于构建上下文，更安全、可控；而直接交互则允许自由形式的交互。

在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？

一、AGI大模型系统学习路线

二、640套AI大模型报告合集

三、AI大模型经典PDF书籍

四、AI大模型各大场景实战案例

结语