大语言模型(LLM)入门指南

目录

引言

大语言模型(Large Language Models, LLMs)正在改变我们与计算机交互的方式。本文将为您提供一个全面的入门指南，涵盖当前主流模型、关键概念以及实践部署方法。

闭源模型概览

GPT系列 (OpenAI)

  • GPT-4 Turbo: OpenAI最新的旗舰模型，具有更长的上下文窗口和更新的知识库
  • GPT-4: 在推理、创造力和专业任务上表现优异
  • GPT-3.5 Turbo: 性价比较高的选择，适合大多数日常应用场景

Claude系列 (Anthropic)

  • Claude 3 Opus: 在复杂推理和专业任务上表现出色
  • Claude 3 Sonnet: 平衡了性能和效率
  • Claude 3 Haiku: 响应速度快，适合简单任务

Gemini系列 (Google)

  • Gemini Ultra: Google最强大的多模态模型
  • Gemini Pro: 适合大多数商业应用场景
  • Gemini Nano: 针对移动设备优化的轻量级版本

其他闭源模型

  • Pi (Inflection AI): 专注于对话交互
  • Claude-instant: Anthropic的快速响应版本
  • PaLM 2: Google的大规模语言模型

开源模型生态

Llama系列

  • Llama 2: Meta发布的开源模型，有7B、13B、70B等不同规格
  • Llama 2 Chat: 经过指令微调的对话版本

Mistral系列

  • Mistral 7B: 在较小参数量下展现出色性能
  • Mixtral 8x7B: 稀疏专家混合模型，性能接近GPT-3.5
  • Open Mistral 7B: 社区维护的开源版本

其他开源模型

  • Yi系列: 01.AI开源的高性能模型
  • Qwen系列: 阿里云开源的通用大模型
  • Baichuan系列: 百川智能的开源模型
  • ChatGLM系列: 清华开源的双语对话模型

核心术语解释

基础概念

  • Token: 模型处理文本的基本单位，可能是单词、字母或标点符号
  • 上下文窗口(Context Window): 模型能够同时处理的最大token数量
  • 参数量: 模型的规模和复杂度指标，通常以B(十亿)为单位

训练相关

  • 预训练(Pre-training): 模型在大规模文本数据上的初始训练阶段
  • 微调(Fine-tuning): 在特定任务或领域数据上的针对性训练
  • 指令微调(Instruction Tuning): 提升模型对指令的理解和执行能力

推理优化

  • 量化(Quantization): 减少模型参数精度以降低资源需求
  • KV Cache: 缓存注意力计算结果以提升推理速度
  • Prompt Engineering: 优化输入提示以获得更好的输出效果

本地部署指南

LM Studio使用指南

  1. 安装配置

    • 从官网下载LM Studio安装包
    • 支持Windows、MacOS和Linux系统
    • 建议配置8GB以上内存，有独立显卡更佳

  2. 模型下载

    • 在Models标签页浏览可用模型
    • 选择适合本地设备的模型大小
    • 推荐入门模型：Mistral 7B、Llama 2 7B

  3. 运行设置

    • 选择合适的量化等级（4-bit、5-bit等）
    • 调整上下文长度
    • 配置模型参数（温度、采样策略等）

Ollama快速上手

  1. 基础安装

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    # MacOS
    brew install ollama

    # Linux
    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

    # Windows
    # 从官网下载安装包

  2. 常用命令

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    # 拉取模型
    ollama pull mistral

    # 运行模型
    ollama run mistral

    # 查看已安装模型
    ollama list

  3. 进阶使用

    • 自定义模型配置
    • API集成开发
    • 多模型切换使用

参考资源

www.ollama.com

学习资源

  • Hugging Face文档
  • Papers with Code LLM板块
  • GitHub优质项目

模型下载

  • Hugging Face模型仓库
  • ModelScope模型平台
  • 各官方GitHub仓库

大语言模型技术正在快速发展，本文介绍的内容可能会随时间更新。建议读者持续关注各大模型发布平台和技术社区的最新动态。在实践中，可以从小模型开始尝试，逐步过渡到更复杂的应用场景。