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一、LLM Fundamentals 基础
1. 机器学习的数学基础
在掌握机器学习之前，理解支撑这些算法的基本数学概念非常重要。
线性代数：这是理解许多算法（特别是深度学习算法）的关键。主要概念包括向量、矩阵、行列式、特征值和特征向量、向量空间以及线性变换。
微积分：许多机器学习算法涉及到连续函数的优化，这需要理解导数、积分、极限和级数。多变量微积分以及梯度的概念也很重要。
概率论与统计学：这些知识对于理解模型如何从数据中学习并进行预测至关重要。主要概念包括概率理论、随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、相关性、假设检验、置信区间、最大似然估计和贝叶斯推断。
2. 机器学习的 Python
Python 是一种强大且灵活的编程语言，因其可读性、一致性和强大的数据科学库生态系统而特别适合机器学习。
Python 基础：掌握 Python 编程需要理解基本语法、数据类型、错误处理和面向对象编程。
数据科学库：包括熟悉 NumPy 用于数值计算，Pandas 用于数据操作和分析，以及 Matplotlib 和 Seaborn 用于数据可视化。
数据预处理：这包括特征缩放和标准化、处理缺失数据、异常值检测、分类数据编码，以及将数据划分为训练集、验证集和测试集。
机器学习库：熟练使用 Scikit-learn 是至关重要的，这个库提供了广泛的有监督和无监督学习算法。理解如何实现线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K 最近邻（K-NN）和 K-means 聚类等算法也很重要。主成分分析（PCA）和 t-SNE 等降维技术对可视化高维数据也非常有帮助。
3. 神经网络
神经网络是许多机器学习模型的基础，特别是在深度学习领域。要有效利用神经网络，需要全面理解其设计和机制。
基础知识：包括理解神经网络的结构，如层、权重、偏置以及激活函数（如 sigmoid、tanh、ReLU 等）。
训练和优化：熟悉反向传播算法以及不同类型的损失函数，如均方误差（MSE）和交叉熵。理解各种优化算法，如梯度下降、随机梯度下降、RMSprop 和 Adam。
过拟合：了解过拟合的概念（即模型在训练数据上表现良好但在未见过的数据上表现较差），各种正则化技术（如 dropout、L1/L2 正则化、提前停止、数据增强）以防止过拟合。
实现多层感知机（MLP）：构建一个多层感知机，也称为全连接网络。
4. 自然语言处理（NLP）
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个迷人领域，它弥合了人类语言与机器理解之间的差距。从简单的文本处理到理解语言细微差别，NLP 在翻译、情感分析、聊天机器人等许多应用中扮演了关键角色。
文本预处理：学习各种文本预处理步骤，如分词（将文本拆分为单词或句子）、词干提取（将单词还原为其根形）、词形还原（类似于词干提取，但考虑上下文）、停用词去除等。
特征提取技术：熟悉将文本数据转换为机器学习算法可以理解的格式的方法。关键方法包括词袋模型（BoW）、词频-逆文档频率（TF-IDF）和 n-grams。
词嵌入：词嵌入是一种词语表示方法，它允许具有相似含义的词具有相似的表示。关键方法包括 Word2Vec、GloVe 和 FastText。
递归神经网络（RNNs）：理解 RNNs 的工作原理，这是一种设计用于处理序列数据的神经网络。探索 LSTM 和 GRU，这两种 RNN 变体能够学习长期依赖关系。
二、LLM Scientist 科学家
1. 大型语言模型（LLM）架构
虽然对 Transformer 架构的深入理解不是必须的，但了解其输入（tokens）和输出（logits）是非常重要的。原始的注意力机制是另一个关键组件，因为后续版本中引入了改进的版本。
高层次视角：重新审视编码器-解码器 Transformer 架构，特别是仅解码器的 GPT 架构，这在现代大型语言模型中广泛使用。
分词：理解如何将原始文本数据转换为模型可以理解的格式，这涉及将文本拆分为 tokens（通常是单词或子词）。
注意力机制：掌握注意力机制的理论，包括自注意力和缩放点积注意力，这使得模型在生成输出时能够关注输入的不同部分。
文本生成：了解模型生成输出序列的不同方式。常见的策略包括贪婪解码、束搜索（beam search）、top-k 采样和核采样（nucleus sampling）。
2. 构建指令数据集
虽然从维基百科和其他网站获取原始数据很容易，但在自然环境中收集指令和答案的配对却很困难。正如在传统机器学习中一样，数据集的质量将直接影响模型的质量，因此它可能是微调过程中最重要的组成部分。
Alpaca-类似数据集：使用 OpenAI API（GPT）从零生成合成数据。您可以指定种子和系统提示，以创建多样化的数据集。
高级技术：学习如何使用 Evol-Instruct 改进现有数据集，如何生成高质量的合成数据，如在 Orca 和 phi-1 论文中所述。
数据过滤：传统技术包括正则表达式（regex）、删除近似重复项、关注具有较高 token 数量的答案等。
提示模板：没有真正标准的指令和答案格式，因此了解不同的聊天模板（如 ChatML、Alpaca 等）是重要的。
3. 预训练模型
预训练是一个非常漫长且昂贵的过程。了解预训练过程中发生的事情是有益的，但不需要实际操作经验。
数据管道：预训练需要巨大的数据集（例如，Llama 2 在 2 万亿 tokens 上进行了训练），这些数据需要经过过滤、分词，并与预定义的词汇表进行整理。
因果语言建模：了解因果语言建模与掩码语言建模的区别，以及在这种情况下使用的损失函数。为了高效的预训练，深入了解 Megatron-LM 或 gpt-neox。
规模定律：规模定律 描述了模型性能如何随着模型大小、数据集大小和训练所用计算量的变化而变化。
高性能计算：此处不涉及，但如果您计划从头开始创建自己的大型语言模型，了解 HPC（硬件、分布式工作负载等）是基础知识。
4. 监督微调
预训练模型仅在下一个 token 预测任务上进行训练，这使得它们在处理指令时并不是特别有用。监督微调（SFT）可以调整它们以响应指令。此外，它还允许您在任何数据上（如私有数据或未见过的数据）对模型进行微调，并在不需要支付如 OpenAI API 的费用的情况下使用它。
全面微调：全面微调指的是训练模型中的所有参数。这是一种效率较低的技术，但能够产生略好的结果。
LoRA：一种基于低秩适配器的参数高效技术（PEFT）。它不是训练所有参数，而是仅训练这些适配器。
QLoRA：另一种基于 LoRA 的 PEFT 技术，它将模型的权重量化为 4 位，并引入分页优化器以管理内存峰值。结合 Unsloth 使用，可以在免费的 Colab 笔记本上高效运行。
Axolotl：一个用户友好且功能强大的微调工具，被许多最先进的开源模型使用。
DeepSpeed：针对多 GPU 和多节点设置的高效预训练和微调工具（在 Axolotl 中实现）。
5. 偏好对齐
在监督微调之后，强化学习从人类反馈（RLHF）是用于将大型语言模型（LLM）的回答与人类期望对齐的步骤。其核心思想是通过从人类（或人工）反馈中学习偏好，以减少偏见、审查模型或使其更有用。这比 SFT 更复杂，通常被视为可选步骤。
偏好数据集：这些数据集通常包含若干个带有某种排序的答案，因此比指令数据集更难生成。
近端策略优化（PPO）：该算法利用一个奖励模型来预测给定文本是否被人类高度评价。然后，使用这个预测来优化 SFT 模型，并根据 KL 散度施加惩罚。
直接偏好优化（DPO）：DPO 通过将问题重新表述为分类问题来简化过程。它使用参考模型而不是奖励模型（无需训练），并且只需要一个超参数，使其更加稳定和高效。
6. 评估
评估大型语言模型（LLM）是管道中一个被低估的部分，这一过程既耗时又具有一定的可靠性。您的下游任务应决定您需要评估的内容，但始终记住 Goodhart 定律：“当一个度量成为目标时，它不再是一个好的度量。”
传统指标：像困惑度（Perplexity）和 BLEU 分数这样的指标现在不如以前流行，因为它们在大多数情况下存在缺陷。尽管如此，理解这些指标以及它们的适用场景仍然很重要。
通用基准：基于 语言模型评估工具包（Language Model Evaluation Harness），Open LLM Leaderboard 是通用 LLM（如 ChatGPT）的主要基准。还有其他流行的基准，如 BigBench、MT-Bench 等。
任务特定基准：诸如摘要生成、翻译和问答等任务具有专门的基准、指标，甚至子领域（如医学、金融等），例如用于生物医学问答的 PubMedQA。
人工评估：最可靠的评估是用户的接受率或人类的比较。除了聊天记录之外，记录用户反馈（例如使用 LangSmith）有助于识别潜在的改进领域。
7. 量化
量化是将模型的权重（和激活值）转换为更低精度的过程。例如，将使用 16 位存储的权重转换为 4 位表示。这个技术在减少大型语言模型（LLM）的计算和内存成本方面变得越来越重要。
基础技术：学习不同的精度级别（如 FP32、FP16、INT8 等）以及如何使用 absmax 和零点技术进行简单的量化。
GGUF 和 llama.cpp：最初设计用于在 CPU 上运行，llama.cpp 和 GGUF 格式已成为在消费级硬件上运行 LLM 的最受欢迎的工具。
GPTQ 和 EXL2：GPTQ 和更具体的 EXL2 格式提供了极快的速度，但只能在 GPU 上运行。模型的量化过程也需要较长时间。
AWQ：这种新格式比 GPTQ 更准确（困惑度更低），但使用了更多的 VRAM，且不一定更快。
8. 新趋势
一些新的发展趋势。
位置嵌入：了解大型语言模型（LLM）如何编码位置，特别是像 RoPE 这样的相对位置编码方案。实现 YaRN（将注意力矩阵乘以温度因子）或 ALiBi（基于 token 距离的注意力惩罚）来扩展上下文长度。
模型合并：合并训练好的模型已成为创建高性能模型的一种流行方法，无需进行微调。流行的 mergekit 库实现了最受欢迎的合并方法，如 SLERP、DARE 和 TIES。
专家混合：由于其优异的性能，Mixtral 使 MoE 架构重新流行。与此同时，OSS 社区中出现了一种 frankenMoE 类型，通过合并模型如 Phixtral 提供了更便宜且性能良好的选择。
多模态模型：这些模型（如 CLIP、Stable Diffusion 或 LLaVA）可以处理多种类型的输入（文本、图像、音频等），并使用统一的嵌入空间，这解锁了如文本到图像等强大的应用。
三、LLM Engineer 工程师
1. 运行大型语言模型（LLMs）
由于硬件要求高，运行大型语言模型可能会很困难。根据您的使用案例，您可能希望通过 API（如 GPT-4）来简单地使用模型，或在本地运行它。在任何情况下，提示和指导技术可以改善和约束您的应用输出。
LLM API：API 是部署 LLM 的一种方便方式。这个领域分为私人 LLM（如 OpenAI、Google、Anthropic、Cohere 等）和开源 LLM（如 OpenRouter、Hugging Face、Together AI 等）。
开源 LLM：可以在 Hugging Face Hub 上找到 LLM。您可以直接在 Hugging Face Spaces 中运行其中一些，或通过像 LM Studio 这样的应用程序本地下载并运行，或通过 CLI 使用 llama.cpp 或 Ollama。
提示工程：常见的技术包括零样本提示、少样本提示、思维链和 ReAct。这些技术在更大的模型中效果更好，但也可以调整用于较小的模型。
结构化输出：许多任务需要结构化输出，如严格的模板或 JSON 格式。可以使用像 LMQL、Outlines、Guidance 等库来指导生成并遵循给定的结构。
2. 构建向量存储
创建向量存储是构建检索增强生成（RAG）管道的第一步。文档被加载、拆分，并且相关的块被用来生成向量表示（嵌入），这些向量会被存储以便在推理过程中使用。
文档导入：文档加载器是处理多种格式的便利工具，包括 PDF、JSON、HTML、Markdown 等。它们还可以直接从一些数据库和 API（如 GitHub、Reddit、Google Drive 等）中检索数据。
拆分文档：文本拆分器将文档分解为较小且语义上有意义的块。与其在n个字符后拆分文本，不如按标题拆分或递归拆分，并附加一些额外的元数据。
嵌入模型：嵌入模型将文本转换为向量表示。这允许对语言进行更深层次和更细致的理解，这是执行语义搜索所必需的。
向量数据库：向量数据库（如 Chroma、Pinecone、Milvus、FAISS、Annoy 等）专门用于存储嵌入向量。它们可以根据向量相似性高效地检索与查询“最相似”的数据。
3. 检索增强生成（RAG）
通过 RAG，大型语言模型（LLM）从数据库中检索上下文文档，以提高答案的准确性。RAG 是增强模型知识的一种流行方法，无需进行微调。
协调器：协调器（如 LangChain、LlamaIndex、FastRAG 等）是将 LLM 连接到工具、数据库、记忆等的流行框架，并增强其能力。Zlai也是属于这里。
检索器：用户指令通常没有针对检索进行优化。可以应用不同的技术（例如，多查询检索器、HyDE 等）来重新措辞/扩展它们，并提高性能。
记忆：为了记住先前的指令和回答，LLM 和像 ChatGPT 这样的聊天机器人将这些历史信息添加到上下文窗口中。可以通过总结（例如，使用较小的 LLM）、向量存储 + RAG 等方法来改进这个缓冲区。
评估：我们需要评估文档检索（上下文精确度和召回率）和生成阶段（答案的准确性和相关性）。可以使用 Ragas 和 DeepEval 等工具简化评估过程。
4. 高级 RAG
现实应用可能需要复杂的管道，包括 SQL 或图数据库，以及自动选择相关工具和 API。这些高级技术可以改进基础解决方案并提供额外功能。
查询构造：存储在传统数据库中的结构化数据需要特定的查询语言，如 SQL、Cypher、元数据等。我们可以直接将用户指令转换为查询，以通过查询构造访问数据。
代理和工具：代理通过自动选择最相关的工具来增强 LLM。这些工具可以像使用 Google 或 Wikipedia 这样简单，也可以像 Python 解释器或 Jira 这样复杂。
后处理：最后一步处理输入的数据，这些数据被送入 LLM。通过重新排序、RAG-fusion 和分类等方法，增强检索文档的相关性和多样性。
编程 LLM：像 DSPy 这样的框架允许您基于自动评估以编程方式优化提示和权重。
5. 推理优化
文本生成是一个成本高昂的过程，需要昂贵的硬件。除了量化之外，还有各种技术被提出，以最大化吞吐量并降低推理成本。
闪电注意力（Flash Attention）：优化注意力机制，将其复杂度从平方级别降低到线性级别，从而加快训练和推理速度。
键值缓存（Key-value cache）：了解键值缓存以及 多查询注意力（Multi-Query Attention，MQA） 和 分组查询注意力（Grouped-Query Attention，GQA） 中引入的改进。
推测解码（Speculative decoding）：使用一个小模型生成草稿，然后由更大的模型进行审查，以加速文本生成。
6. 部署 LLM
在大规模部署 LLM 是一项工程壮举，可能需要多个 GPU 集群。在其他场景下，演示和本地应用可以用更低的复杂度实现。
本地部署：隐私是开源 LLM 相较于私有 LLM 的一个重要优势。本地 LLM 服务器（如 LM Studio、Ollama、oobabooga、kobold.cpp 等）利用这一优势为本地应用提供支持。
演示部署：像 Gradio 和 Streamlit 这样的框架有助于原型设计和分享演示。你也可以轻松地在线托管这些应用，例如使用 Hugging Face Spaces。
服务器部署：大规模部署 LLM 需要云服务（参见 SkyPilot）或本地基础设施，通常利用优化的文本生成框架，如 TGI、vLLM 等。
边缘部署：在受限环境中，像 MLC LLM 和 mnn-llm 这样的高性能框架可以将 LLM 部署在网页浏览器、Android 和 iOS 上。
7. 安全性 LLM
除了传统的软件安全问题外，LLM 由于其训练和提示方式，还存在独特的弱点。
提示攻击：与提示工程相关的不同技术，包括提示注入（附加指令以劫持模型的回答）、数据/提示泄露（检索其原始数据/提示）和越狱（构造提示以绕过安全功能）。
后门：攻击向量可以针对训练数据本身，例如通过毒化训练数据（例如，添加虚假信息）或创建后门（秘密触发器，以在推理过程中改变模型的行为）。
防御措施：保护 LLM 应用的最佳方法是针对这些漏洞进行测试（例如，使用红队和检查工具如 garak），并在生产环境中监控它们（使用像 langfuse 这样的框架）。
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这个学习路线的具体内容如下：
第一节：提示词工程
提示词是用于与AI模型沟通交流的，这一部分主要介绍基本概念和相应的实践，高级的提示词工程来实现模型最佳效果，以现实案例为基础进行案例讲解，在企业中除了微调之外，最喜欢的就是用提示词工程技术来实现模型性能的提升
第二节：检索增强生成（RAG）
可能大家经常会看见RAG这个名词，这个就是将向量数据库与大模型结合的技术，通过外部知识来增强改进提升大模型的回答结果，这一部分主要介绍RAG架构与组件，从零开始搭建RAG系统，生成部署RAG，性能优化等
第三节：微调
预训练之后的模型想要在具体任务上进行适配，那就需要通过微调来提升模型的性能，能满足定制化的需求，这一部分主要介绍微调的基础，模型适配技术，最佳实践的案例，以及资源优化等内容
第四节：模型部署
想要把预训练或者微调之后的模型应用于生产实践，那就需要部署，模型部署分为云端部署和本地部署，部署的过程中需要考虑硬件支持，服务器性能，以及对性能进行优化，使用过程中的监控维护等
第五节：人工智能系统和项目
这一部分主要介绍自主人工智能系统，包括代理框架，决策框架，多智能体系统，以及实际应用，然后通过实践项目应用前面学习到的知识，包括端到端的实现，行业相关情景等
学完上面的大模型应用技术，就可以去做一些开源的项目，大模型领域现在非常注重项目的落地，后续可以学习一些Agent框架等内容
上面的资料做了一些整理，有需要的同学可以下方添加二维码获取（仅供学习使用）