---- 难怪春迟迟不来，原来是我把雪一读再读
大语言模型（LLM，Large Language Model），也称大型语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能。
LLM 通常指包含数百亿（或更多）参数的语言模型，它们在海量的文本数据上进行训练，从而获得对语言深层次的理解。目前，国外的知名 LLM 有 GPT-3.5（Generative Pre-Training）、GPT-4、PaLM、Claude 和 LLaMA 等，国内的有文心一言、讯飞星火、通义千问、ChatGLM、百川等。
大部分的语言大模型采用 Transformer 解码器架构（decoder-only）
区分大语言模型（LLM）与以前的预训练语言模型（PLM）最显著的特征之一是它们的 涌现能力 。涌现能力是一种令人惊讶的能力，它在小型模型中不明显，但在大型模型中特别突出。类似物理学中的相变现象，涌现能力就像是模型性能随着规模增大而迅速提升，超过了随机水平，也就是我们常说的量变引起质变。
涌现能力可以与某些复杂任务有关，但我们更关注的是其通用能力。接下来，我们简要介绍三个 LLM 典型的涌现能力：
上下文学习：上下文学习能力是由 GPT-3 首次引入的。这种能力允许语言模型在提供自然语言指令或多个任务示例的情况下，通过理解上下文并生成相应输出的方式来执行任务，而无需额外的训练或参数更新。
指令遵循：通过使用自然语言描述的多任务数据进行微调，也就是所谓的 指令微调。LLM 被证明在使用指令形式化描述的未见过的任务上表现良好。这意味着 LLM 能够根据任务指令执行任务，而无需事先见过具体示例，展示了其强大的泛化能力。
逐步推理：小型语言模型通常难以解决涉及多个推理步骤的复杂任务，例如数学问题。然而，LLM 通过采用 思维链（CoT, Chain of Thought） 推理策略，利用包含中间推理步骤的提示机制来解决这些任务，从而得出最终答案。据推测，这种能力可能是通过对代码的训练获得的。
这些涌现能力让 LLM 在处理各种任务时表现出色，使它们成为了解决复杂问题和应用于多领域的强大工具。
在 2021 年，斯坦福大学等多所高校的研究人员提出了基座模型（foundation model）的概念，清晰了预训练模型的作用。这是一种全新的 AI 技术范式，借助于海量无标注数据的训练，获得可以适用于大量下游任务的大模型（单模态或者多模态）。这样，多个应用可以只依赖于一个或少数几个大模型进行统一建设。
大语言模型是这个新模式的典型例子，使用统一的大模型可以极大地提高研发效率。相比于每次开发单个模型的方式，这是一项本质上的进步。大型模型不仅可以缩短每个具体应用的开发周期，减少所需人力投入，也可以基于大模型的推理、常识和写作能力，获得更好的应用效果。因此，大模型可以成为 AI 应用开发的大一统基座模型，这是一个一举多得、全新的范式，值得大力推广。
让大语言模型真正火爆的契机，是基于对话聊天的 ChatGPT。业界很早就发现了用户对于对话交互的特殊偏好，陆奇在微软期间，就于 2016 年推进过“对话即平台（conversation as a platform）” 的战略。此外，苹果 Siri 、亚马逊 Echo 等基于语音对话的产品也非常受欢迎，反映出互联网用户对于聊天和对话这种交互模式的偏好。虽然之前的聊天机器人存在各种问题，但大型语言模型的出现再次让聊天机器人这种交互模式可以重新涌现。用户愈发期待像钢铁侠中“贾维斯”一样的人工智能，无所不能、无所不知。这引发我们对于智能体（Agent）类型应用前景的思考，Auto-GPT、微软 Jarvis 等项目已经出现并受到关注，相信未来会涌现出很多类似的以对话形态让助手完成各种具体工作的项目。
大语言模型具有多种显著特点，这些特点使它们在自然语言处理和其他领域中引起了广泛的兴趣和研究。以下是大语言模型的一些主要特点：
巨大的规模： LLM 通常具有巨大的参数规模，可以达到数十亿甚至数千亿个参数。这使得它们能够捕捉更多的语言知识和复杂的语法结构。
预训练和微调： LLM 采用了预训练和微调的学习方法。首先在大规模文本数据上进行预训练（无标签数据），学习通用的语言表示和知识。然后通过微调（有标签数据）适应特定任务，从而在各种 NLP 任务中表现出色。
上下文感知： LLM 在处理文本时具有强大的上下文感知能力，能够理解和生成依赖于前文的文本内容。这使得它们在对话、文章生成和情境理解方面表现出色。
多语言支持： LLM 可以用于多种语言，不仅限于英语。它们的多语言能力使得跨文化和跨语言的应用变得更加容易。
多模态支持： 一些 LLM 已经扩展到支持多模态数据，包括文本、图像和声音。使得它们可以理解和生成不同媒体类型的内容，实现更多样化的应用。
伦理和风险问题： 尽管 LLM 具有出色的能力，但它们也引发了伦理和风险问题，包括生成有害内容、隐私问题、认知偏差等。因此，研究和应用 LLM 需要谨慎。
高计算资源需求： LLM 参数规模庞大，需要大量的计算资源进行训练和推理。通常需要使用高性能的 GPU 或 TPU 集群来实现。
大语言模型是一种具有强大语言处理能力的技术，已经在多个领域展示了潜力。它们为自然语言理解和生成任务提供了强大的工具，同时也引发了对其伦理和风险问题的关注。这些特点使 LLM 成为了当今计算机科学和人工智能领域的重要研究和应用方向
大型语言模型（LLM）相较于传统的语言模型具有更强大的能力，然而在某些情况下，它们仍可能无法提供准确的答案。为了解决大型语言模型在生成文本时面临的一系列挑战，提高模型的性能和输出质量，研究人员提出了一种新的模型架构：检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）。该架构巧妙地整合了从庞大知识库中检索到的相关信息，并以此为基础，指导大型语言模型生成更为精准的答案，从而显著提升了回答的准确性与深度。
目前 LLM 面临的主要问题有：
信息偏差/幻觉： LLM 有时会产生与客观事实不符的信息，导致用户接收到的信息不准确。RAG 通过检索数据源，辅助模型生成过程，确保输出内容的精确性和可信度，减少信息偏差。
知识更新滞后性： LLM 基于静态的数据集训练，这可能导致模型的知识更新滞后，无法及时反映最新的信息动态。RAG 通过实时检索最新数据，保持内容的时效性，确保信息的持续更新和准确性。
内容不可追溯： LLM 生成的内容往往缺乏明确的信息来源，影响内容的可信度。RAG 将生成内容与检索到的原始资料建立链接，增强了内容的可追溯性，从而提升了用户对生成内容的信任度。
领域专业知识能力欠缺： LLM 在处理特定领域的专业知识时，效果可能不太理想，这可能会影响到其在相关领域的回答质量。RAG 通过检索特定领域的相关文档，为模型提供丰富的上下文信息，从而提升了在专业领域内的问题回答质量和深度。
推理能力限制： 面对复杂问题时，LLM 可能缺乏必要的推理能力，这影响了其对问题的理解和回答。RAG 结合检索到的信息和模型的生成能力，通过提供额外的背景知识和数据支持，增强了模型的推理和理解能力。
应用场景适应性受限： LLM 需在多样化的应用场景中保持高效和准确，但单一模型可能难以全面适应所有场景。RAG 使得 LLM 能够通过检索对应应用场景数据的方式，灵活适应问答系统、推荐系统等多种应用场景。
长文本处理能力较弱： LLM 在理解和生成长篇内容时受限于有限的上下文窗口，且必须按顺序处理内容，输入越长，速度越慢。RAG 通过检索和整合长文本信息，强化了模型对长上下文的理解和生成，有效突破了输入长度的限制，同时降低了调用成本，并提升了整体的处理效率。
RAG是一个完整的系统，其工作流程可以简单地分为数据处理、检索、增强和生成四个阶段：
1. 数据处理阶段
2. 检索阶段
3. 增强阶段
4. 生成阶段
在提升大语言模型效果中，RAG和微调（Finetune）是两种主流的方法。
微调：通过在特定数据集上进一步训练大模型，来提升模型在特定任务上的表现
对比可以参考下面：
LangChain 框架是一个开源工具，充分利用了大型语言模型的强大能力，以便开发各种下游应用。它的目标是为各种大型语言模型应用提供通用接口，从而简化应用程序的开发流程。具体来说，LangChain 框架可以实现数据感知和环境互动，也就是说，它能够让语言模型与其他数据来源连接，并且允许语言模型与其所处的环境进行互动。
利用 LangChain 框架，我们可以轻松地构建如下所示的 RAG 应用。在下图中，每个椭圆形代表了 LangChain 的一个模块，例如数据收集模块或预处理模块。每个矩形代表了一个数据状态，例如原始数据或预处理后的数据。箭头表示数据流的方向，从一个模块流向另一个模块。在每一步中，LangChain 都可以提供对应的解决方案，帮助我们处理各种任务。
LangChian 作为一个大语言模型开发框架，可以将 LLM 模型（对话模型、embedding 模型等）、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部代理工具整合到一起，进而可以自由构建 LLM 应用。 LangChain 主要由以下 6 个核心组件组成:
检索问答链来完成检索问答。在开发过程中，我们可以根据自身需求灵活地进行组合。
-- 許辞忧