大语言模型是什么，该如何去学习呢

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什么是 LLM**？**

LLM(大型语言模型， Large Lanage Modle)是一种计算机程序，它可以理解和生成类似人类的文本；它能够像我们人类一样阅读、写作和理解语言。你可以把它想象成一个超级聪明的博学的不知疲惫的24小时全年无休的助手。

大模型它是如何工作的？

1. 首先从大量已存在的文本中进行学习：

- LLM本身呢实力强大，但是它一开始就像一张白纸一样，在经受学习和训练之前，它就像一个新生儿一样的“无知”。为了使他变得如此聪明和全知，LLM 需要通过大量的文本进行训练，这些文本来自书籍、文章、网站和其他来源。它将以一种人类难以超越的速度，阅读所有这些文本，以此来学习语言、语法、事实，甚至常识。

2.模式和预测：

- LLM在阅读文本时会寻找其中的模式。例如，如果它在许多不同的文字资料中看到“苹果”这个词，经过诸多的佐证，它就会学到苹果可能是一种水果，是一家公司的名字或者有可能是一个人的名字。它还会学习单词如何组合成句子。

3.生成文本：

- 当大模型接收到提问或给它一个提示时，它会利用学到的知识生成回应。它会根据之前见过的模式（从已学过的资料中推断出的模式）预测接下来应该出现的单词，从而组成回答。

大模型有什么用呢？

1.回答问题：

- LLM 可以帮助回答各种主题的问题，就像与一个知识渊博的朋友对话一样。

2.写作帮助：

- 它可以帮助你写作论文、故事，甚至代码，提供句子建议或纠正错误，但目前为止，它所能达到的程度还是有限。

3.语言翻译：

- 它可以将文本从一种语言翻译成另一种语言，且想当的精准且便捷。

大模型生成的答案的准确性：

ChatGPT 在生成事实陈述、技术说明、结构化内容、问题解答以及逻辑推理等类型内容时，答案的逻辑性和准确性通常较高。这是因为这些内容类型具有明确的规则和结构，有助于确保结果的逻辑性。然而，在生成创意写作、复杂的情感分析、抽象哲学讨论、幽默或讽刺，以及不确定或争议性话题等内容时，答案的逻辑性和准确性可能较差。这些内容类型由于其内在的复杂性、主观性以及对文化背景和语境的依赖，逻辑性较难保证，因而可能影响准确性。因此，当我们在使用ChatGPT时，应根据内容类型对答案的逻辑性和准确性有所预期，特别是在涉及主观和复杂主题时，更需谨慎评估和判断。

那么，我们该如何学习大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。