书: https://pan.baidu.com/s/1A6ZLSPMbCiZ-L4eRucUvXQ?pwd=kt7i
一、Transformer架构核心
- “Transformer的基石是自注意力机制（Self-Attention），通过QKV矩阵计算词与词的相关性权重。”
- “多头注意力（Multi-Head Attention）让模型同时关注不同位置的语义信息，类似‘多视角’分析。”
- “位置编码（Positional Encoding）为输入序列注入顺序信息，弥补Transformer缺乏时序感知的缺陷。”
二、GPT模型演进
- “GPT-3的核心突破是‘规模效应’：1750亿参数+海量数据，涌现出小模型不具备的泛化能力。”
- ‘零样本学习’（Zero-Shot Learning）体现大模型的推理能力——无需微调即可完成新任务。”
- “ChatGPT通过RLHF（人类反馈强化学习）对齐人类偏好，减少有害或无意义输出。”
三、训练与优化
- “预训练阶段的目标是‘掩码语言建模’（Masked Language Modeling），预测被遮蔽的词汇。”
- “梯度裁剪（Gradient Clipping）防止反向传播时梯度爆炸，稳定训练过程。”
- “混合精度训练（FP16+FP32）兼顾计算速度与数值精度，显著降低显存占用。”
四、关键技术解析
- “KV缓存（Key-Value Cache）加速生成式推理，避免重复计算历史token的注意力。”
- ‘稀疏注意力’（Sparse Attention）策略（如Longformer）突破序列长度限制，降低计算复杂度。”
- “LoRA（低秩适配）技术通过冻结原模型参数、添加小型适配层，高效实现模型微调。”
五、应用与挑战
- “提示工程（Prompt Engineering）是激活大模型潜力的钥匙，如‘思维链’（Chain-of-Thought）提示可提升复杂问题解答能力。”
- “大模型的‘幻觉’（Hallucination）问题：生成看似合理但实际错误的内容，根源在于概率驱动而非事实检索。”
- “垂直领域微调（如医疗、法律）需平衡专业知识适配与过拟合风险。”
六、行业影响
- “AIGC重构内容生产流程：GPT生成初稿，人类编辑优化，效率提升10倍以上。”
- “代码补全工具（如GitHub Copilot）背后是Codex模型，本质是‘概率性猜词’而非理解编程逻辑。”
七、未来方向
- “MoE（混合专家）架构（如GPT-4）通过动态激活子模型，实现‘万亿参数’的高效推理。”
- ‘AI安全三难’：性能、安全、成本——提升某一维度常以牺牲其他维度为代价。”
- “通用人工智能（AGI）的争论：大模型是‘超级鹦鹉’还是‘意识萌芽’，取决于对‘智能’的定义。”