LLM 是一种基于 Transformer 架构的大规模语言模型，它能够从大量文本数据中学习语言的表示和规律。本文介绍了 LLM 的基本概念、模型结构、训练方法和推理过程。模型结构包括输入层、编码器层、解码器层和输出层；训练方法主要是通过预训练和微调两个阶段完成；推理过程则是通过输入文本计算其表示向量，然后基于该向量进行预测。本文还提供了 LLM 的实际应用案例，以及一些常见问题和解答。
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这篇文档写给谁看？
- 这是一篇用于零基础入门大语言模型（Large Language Model, LLM)底层技术原理的飞书文档。其最直接面向群体为非科班出身但想要了解AI技术原理的投资人，此外兼顾任何对ChatGPT等大语言模型感兴趣，希望入门了解大语言模型这件事，知道这个世界上正在发生什么的朋友。
- 虽然这篇文档号称“零门槛”，但人工智能在本质上是永远绕不开微积分、概率论和线性代数的。具备这些数学的基础，至少要了解导数和极小值、多元函数求微分的链式法则、条件概率，条件概率的链式展开与概率分布函数、向量于矩阵的意义及运算等，这些基本的数学知识对于读懂这篇文档非常重要，
- 这篇文档从浅到深，覆盖非常非常多的内容细节。从最基础的多层感知器MLP，到卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN（及其变体LSTM和GRU）、强化学习RL，再到seq2seq架构、自监督学习，再到Transformer模型、GPT模型（及IFT、SFT、RLHF、思维链提示CoT）、BERT模型等，都会有所覆盖。
- 这篇文档会持续更新迭代，把关于LM的最新的技术进展及相关原理持续的搬运进来。
为什么懂技术很重要？
不论是对于创业者还是对于投资人而言，懂技术都非常的重要。近期和非常多的朋友们聊过AI这件事情，也接触了许多投资人和创业的朋友，有如下感受：
- ChatGPT等大语言模型表现出的惊人的能力已经让许多人处于不理智的状态。
- 对于创业者，如果不够了解技术却又被AGI的潜力所震撼，很容易进入一种对AGI的不理智而狂热的崇拜。
- 对于投资人，了解技术原理及发展情况，才可以判断什么是AI能做的，什么是AI不能做的；于是才能更好地甄别在创业者疯狂的想象力中，哪些更可能真正重塑人类的未来，而哪些更像是过于不切实际的想象。
- 对于任何人来说，AI的浪潮都无疑正在重塑整个世界。若不懂技术，只是作为旁观者，可能会缺乏足够的危机感；若持续关注AI技术迅速的迭代的过程中出现的眼花缭乱的信息，在缺乏足够的认识水平下，我们也可能会陷入过度的焦虑。
我相信：在这个AI技术以远超我们的预期的速度飞快迭代的时点下，懂AI的技术不仅是工作的需要，更是在这个迅速变化的世界中，让自己保持好奇、保持从容、保持自洽的一个必要条件。
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