收藏！大模型理论与实践：一文掌握核心技术路线

就像人类从牙牙学语到通晓事理需要经历完整的成长周期，大语言模型的发展也遵循着清晰的“成长路径”。本文将以人类成长历程为类比，系统拆解大模型的核心理论知识体系，涵盖发展历程、Transformer主流框架、RAG与Fine-tuning技术选型、RLHF人类对齐技术四大核心模块。文中明确：预训练是大模型的“启蒙阶段”，多模态是通向通用人工智能的“必经之路”；特定领域应用可灵活选用RAG或Fine-tuning，二者结合能实现效能倍增；而RLHF则是让大模型贴合人类价值观的“引导教育”。

整体框架

1.发展历程

语言模型的核心目标，是通过建模人类语言规律，精准预测词序列中下一词或缺失词的概率——这就像人类学习语言时，先掌握词语搭配逻辑，再逐步学会连贯表达。从技术方法维度划分，语言模型的发展可分为四个关键阶段，不同阶段的“能力边界”差异显著。

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预训练是研发大语言模型的第一个训练阶段，也是最为重要的一个阶段。有效的预训练能够为大语言模型的能力奠定坚实的基础：通过在大规模语料上进行预训练，大语言模型可以获得通用的语言理解与生成能力，掌握较为广泛的世界知识，具备解决众多下游任务的性能潜力。在这一过程中，预训练语料的规模和质量对于提升大语言模型的能力至关重要。在进行模型的大规模预训练时，往往需要设计合适的自监督预训练任务，使得模型能够从海量无标注数据中学习到广泛的语义知识与世界知识。目前，常用的预训练任务主要分为三类，包括语言建模、去噪自编码以及混合去噪器。

2.主流框架

当前主流的大语言模型都基于Transformer模型进行设计的。Transformer是由多层的多头自注意力（Multi-head Self-attention）模块堆叠而成的神经网络模型。原始的Transformer模型由编码器和解码器两个部分构成。具体地，如下图所示，Transformer主要由三个关键组件组成，包括：Embedding（文本输入被划分为更小的单元，称为标记，可以是单词或子词。这些标记被转换为称为嵌入向量的数字向量，用于捕获单词的语义）、Transformer Block（处理和转换输入数据的模型，核心是attention机制）和Output Probabilities（最终的线性层和 softmax 层将处理的嵌入转换为概率，使模型能够预测序列中的下一个标记）。

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3.RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）vs Fine-tuning

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）指的是在LLM回答问题之前从外部知识库中检索相关信息，RAG有效地将LLM的参数化知识与非参数化的外部知识库结合起来，使其成为实现大型语言模型的最重要方法之一。

RAG像是一个会查资料的助手，RAG=搜索+LLM提示。RAG要求模型回答查询，并提供通过搜索算法找到的信息作为上下文，查询和检索到的上下文都被注入到发送给 LLM 的提示中。如下图所示，RAG能够避免模型幻觉、提高答案准确性。但同时也依赖外部数据的质量，增加了复杂度和资源等问题。Fine-tuning像是一个在特定领域里经过深造的专家，通过在特定领域进行二次训练的方式更好地完成特定任务。

选择RAG还是Fine-tuning？当需要访问外部数据源时，RAG更适合。当需要修改模型的行为、写作风格或特定领域的知识时，Fine-tuning更适合。但如果将RAG和Fine-tuning结合起来会达到更好的效果，就像给这个既聪明又有强大资料库的助手进行针对性的训练。他会先学习如何使用资料库，然后针对特定任务进行练习，学习如何将资料库中的知识应用到实际任务中，成为该领域的资深专家。

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4.人类对齐：RLHF技术分解

为了加强大语言模型与人类价值观的一致性，基于人类反馈的强化学习旨在利用收集到的人类反馈数据指导大语言模型进行微调，从而使得大语言模型在多个标准（例如有用性、诚实性和无害性）上实现与人类的对齐。RLHF 首先需要收集人类对于不同模型输出的偏好，然后使用收集到的人类反馈数据训练奖励模型，最后基于奖励模型使用强化学习算法微调大语言模型。如下图所示，RLHF算法系统主要包括三个关键组成部分：预训练模型、奖励模型和强化学习算法。

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