大è¯_言模å_‹
May 13, 2026 13:43
· 5:58
· Chinese
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Rekodi hiyo yamalizika leo.
Kufugwa kwa ajili ya uhifadhi wa kudumu →
Kuonyesha tu
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
今天 来 挑 战 用 白 话 讲 明白 LL M 大 语 言 模
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
型 的 工作 原 理 我觉得 很多 人 会 被 人 工 智 能 这 四 个 字
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
误 导 误 认 为 大 语 言 模 型 是 有 意 识 的 确 实 你在
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
跟 大 语 言 模 型 对 话 的时候 他 给 你的 回 答 你是 我 每 天 最 期 待 的 那
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
道 阳 光 像 模 像 样 的 还 挺 像 个 人 的 会 让 你 有一
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
种 错 觉 认 为 他 比 人 类 还 聪 明 但是 你 真的 认 为 他 在
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
懂 你说 什么 吗 这 期 视 频 给 你 答 案
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
LL M 是 L ar ge Language Model 首 字 母 的 缩 写 直 译 过 来 就是
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
大 语 言 模 型 那 像 我们 熟 知 的 Ch ai GP 3 啊 Ch ai GP 4 啊 De ep Se ek
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
这 些 都是 大 语 言 模 型 可以 用 三 个 关 键 词 来 概 括 大 语 言 模 型 的 工作 原
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
理 数 据 架 构 训 练 白 话 解 释 就是 把 这 些 海 量 的 数 据
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
输 入 到 神 经 网 络 里 面 去 训 练 它 就 练 成 了 大 语 言 模
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
型 大 语 言 模 型 的 训 练 大 致 分 为 三 个 阶 段 我 会 分 阶 段 说 清楚 每 个 阶
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
段 训 练 的 数 据 类 型 和 怎么 训 练 去 帮 助 了 解 它 背 后 的
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Speaker 1 (大è¯_言模å_‹)
原 理
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
没 准 听 完 你 自己 也 能 练 一个 这个 阶 段 的 数 据 非常 庞 大 来
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
自 互 联 网 大 规 模 的 文 本 书 籍 新 闻 论 坛 帖 子 像
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
G P T 3 它 这个 阶 段 拥 有
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
17 50 亿 个 机 器 学 习 的 参 数 这个 参 数 有 多 大 呢 如果你 不 吃
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
不 喝 24 小 时 的 阅 读 这 些 资 料 那就 算 你 每 天 读 36
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
万 个 词 你要 读 62,
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
37 9 年 把 这 些 大 量 的 数 据 输 入 到 这个 神 经
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
网 络 里 面 去 训 练 它 这个 架 构 就是 一个 神 经 网 络 你可以 先 把它
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
想 象 成 一个 复 杂 的 函 数 我们 一 会 儿 再 详 细 说 这么 大的 数 据 量 需要 大 量
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
的 计 算 需要 大 量 的 G PU 集 群 这 也是 我们 熟 知 的 为什么 前 几 年 英 伟
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
达 的 股 票 飙 升 那 它 是 怎么 训 练 的 呢
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
每 次 训 练 的时候 就是 你 数 一 句 话 把 最 后 一个 词 藏 起 来 比如 说
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
树 叶 的 颜 色 是 隐 藏 起 来 最 后 一个 词 然后 它 会 随 机 找
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
一些 词 在 这 儿 再 给 出 一 系 列 的 预 测 算 出 哪 一个 词 的 概 率 更 高
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
再 去 把 真 实 结 果 和 预 测 的 答 案 做 比 较 选 择 这个 答 案 最 准 确 的
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
再 去 调 整 参 数 这个 就是 P ray Training 了 那 一 开始 它 肯 定 只是
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
胡 言 乱 语 那 通 过 不 断 的 输 入 大 量 的 示 例 文 本 不 断 不 断 不 断 的 调 整 然后
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
最 后 它 才 变 得 有 用 了 目 标 是 要 得 到 一个 基 础 模 型 base model
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
那 这个 阶 段 它 已经 能 够 生 成 连 贯 的 文 本 了 但是 它 还 不 太 擅 长
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
回 答 问题 就是 要 进 入 到 下 一个 阶 段 微 调 阶 段
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
微 调 阶 段 的 目 的 就是 能 得 到 一个 按 人 类 期 望 值 去 回 答 问题
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
的 一个 模 型 他们 管 这个 模 型 叫 ass istant model 助 手 模 型 这个 阶 段
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
训 练 的 方 式 还是 一 样 的 但是 数 据 发 生 了 变 化 微 调 阶 段 是
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
用 手 工 收 集 的 数 据 根 据 卡 巴 西 的 解 释 那 通 常 呢 这个 练 模 型 的
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
公 司 会 雇 用 很多 人 让 他们 去 编 写 一 对 一 的 问题 数 据
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
会 有 各 种 各 样 的 问题 然后 给 出 理 想 的 答 案 那 如果 预 训 练 阶
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
段 的 数 据 集 我们 可以 说 是 多 然后 质 量 差 那 微 调 阶 段
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
的 数 据 集 就是 不要 数 量 只 要 质 量 这个 时候 的 语 言 模 型 通 过
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
这 两 步 的 训 练 已经 可以 预 测 出 下一 部分 的 内 容 回 答 人 类
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
的 基本 问题 了 这 一 步 呢 它 叫 做 基 于 人 类 反 馈 的 强 化 学
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
习 也 就是 说 它 生 成 的 答 案 会 有人 来 挑 选 这个 答 案 好 吗 这个
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
答 案 好 吗 是 要 还是 不要 然后 选 择 最 好的 答 案 再 去 调 整
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Speaker 1 (大è¯_言模å_‹)
参 数
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
模 型 回 答 的 问题 更 加 符 合 人 类 的 预 期 那 它 是 可 选 项 并 不是
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
所有 的 语 言 模 型 在 训 练 的时候 都 会 经 过 这 一 步 在 这个 阶 段 会 用 比 较 标 注 因为
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
科 学 家 们 发 现 给 你 个 答 案 让 你 评 判 它 好不好 很 难 但是 如果 用 比 较
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
的 方 法 就 很 容易 了 我们 平 时 在 用 OP I 的时候 你 会 发 现 有 的时候 它 会 生 成 两 个 答
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
案 来 让 你 选 其实 我们 都 间 接 地 成 为 了 这个 模 型 公 司 的 牛 马 我们 再
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
帮 他们 做 比 较 标 注 呢 我们 再 来 说 一下 架 构 刚 才 我们 说 架 构
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
就是 神 经 网 络 2017 年 以前 大 部分 模 型 在 预 测 词 的时候 都是 一个
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Speaker 1 (大è¯_言模å_‹)
词 一个 词 的 bo
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
但是 2017 年 谷 歌 的 研 究 团 队 提 出 了 一 种 叫 做 Trans form er 的 模
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
型 它 能 够 把 整 句 都 吸 收 进 来 同 时 处 理 谷 一 句 这 就是 你 常
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
听 到 的 注意 力 机 制 Att ention is all you need 这 篇 画 时 代 的 论 文 我 每 次
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
读 它 名 字 的时候 我 身 上 都 起 鸡 皮 疙 瘩 因为 它 奠 定 了 后 续 所有 大 模 型 的 基 础 那
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
现在 大 元 模 型 的 架 构 通 常 都是 指 Trans form er 所以 看到 这 儿 你 还 认
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
为 语 言 模 型 真的 能 看 懂 你在 说 什么 吗 它 只是 在 帮 你 预 测
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
下 一个 词 的 可能 性 因为 我们 可以 非常 客 观 地 看到 大 元 模 型 并 没有
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Speaker 1 (大è¯_言模å_‹)
人 类 的 意 识
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
但是 它 也 确 实 压 缩 了 整 个 互 联 网 的 智 慧 那 所以 说 大 语 言 模 型
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
它 是 智 能 的 吗 我觉得 在 搞 清楚 它 是不是 智 能 的 之前 我们 得
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
先 去了 解 智 能 的 概 念 和 大 语 言 模 型 和 人 工 智 能 的 关
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
系 人 工 智 能 的 概 念 很 大 大 语 言 模 型 只是 里 面 的 一个 分 支 大家 看 这
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
张 图 这是 整 个 人 工 智 能 的 盘 子 里 面 包括 计 算 机 视 觉 自 动
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
驾 驶 机 器 人 控 制 AL P 语 言 模 型 就 在 这
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
主 要 负 责 处 理 文 字 那 些 事 我们 再 来 看看 智 能 的 概 念 那 智 能
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
在 不同 的 领 域 里 面 定 位 也是 不 一 样 的 在 心 理 学 里 面 智 能 是 个 理 解
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
世界 学 习 知 识 和 解 决 问题 适 应 新 环 境 的 能 力 在 人 工 智 能 领 域 呢
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
智 能 是 通 过 感 知 决 策 行 动 然后 不 断 优 化 资 深 表 现 的 能
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
力 著 名 的 图 灵 曾 经 说 过 如果 机 器 的 行 为 和 人 类 的 行 为 已经 让 你
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
区 分 不 开 了 就是 你 不知道 这个 背 后 和 你说 话 的是 个 机 器 还是 个 人 那就
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
说 明 它 是 有 智 能 的 我们 来 问 一下 宇 颜 柏 星 的 自己 看 他 自己
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Speaker 1 (大è¯_言模å_‹)
觉 不 觉得 自己
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
是 智 能 的 他 说 语 言 模 型 表 现 出 了 一些 智 能 的 特 征 但
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
本 身 并 不是 真 正 的 智 能
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
这个 内 核 用 来 负 责 协 调 各 种 资 源 比如 说 计 算 内 存 啊 调 用
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
各 种 工 具 啊 来 解 决 问题 其实 现在 我们 已经 看到 了 各 种 各 样 的 工 具 都 在 陆
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
陆 续 续 的 接 上 大 语 言 模 型 这 也是 为什么 m c p 产 生 的 原因 就是
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
为 了 让 这个 大 语 言 模 型 能 够 更 加 强 大 它 能 调 配 各 种 各 样 的 工 具
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
去 流 来 网 页 去 计 算 你 计 算 机 里 的 内 存 去 调 用 你 这 些 应 用 大
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
语 言 模 型 是 一 向 非常 非常 非常 非常 非常 非常 了 不起 的 技 术 突 破 希望
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
这 期 视 频 能 够 帮 助 你 更 好的 理 解 大 语 言 模 型 背 后 的 工作 原 理 更 多
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Speaker 1 (大è¯_言模å_‹)
科 技
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
人 工 智 能 的 内 容 别 忘 了 关 注 我 哦 我的 名 字 叫 做 Super Win
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Speaker 2 (大è¯_言模å_‹)
ning 这个 资 料 是 这个 视 频 的 re ference
Nakala hii ilitokezwa na AI (utambuaji wa usemi wa kiaya). Inaweza kuwa na makosa Équipe dhidi ya sauti ya awali kwa utumizi wa kuchambua. Sera ya AI
Muhtasari
Bonyeza muhtasari ili kutokeza muhtasari wa AI juu ya nakala hii.
Kutoa muhtasari...
Uliza Maswali Kuhusu Mpito Huu
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