笔者开始写公账号大概一个月时间了，期间收到很多同学的私信，发现大家对LLM基础技术还是比较感兴趣，故根据我现在已有的知识，给大家整理一个脑图；主要梳理了基础技术篇的脑图，后续文章会继续给出开发、应用偏的脑图；辅助小伙伴们对LLM认知。
脑图下载地址：https://github.com/PulsarPioneers/llm-learn/blob/main/assets/llm-learn-base-mind.svg
1. LLM基础概念
1.1 定义与背景
什么是LLM:
基于深度学习的自然语言处理模型，具备生成、理解和处理文本能力。
发展历史
- 早期NLP：规则系统、统计模型（HMM、CRF）。
- Transformer时代：2017年《Attention is All You Need》。
- 规模化模型：GPT系列、BERT、T5等。
核心特点
- 大规模参数（亿级到万亿级）。
- 自监督学习（Pre-training + Fine-tuning）。
- 多任务适应性。
1.2 工作原理
Transformer架构
- Encoder-Decoder结构（BERT vs GPT）。
- Attention机制：Self-Attention、Multi-Head Attention。
- Positional Encoding：处理序列顺序。
训练过程
- 预训练：大规模无标注文本（Common Crawl、Wikipedia）。
- 微调：针对特定任务（分类、生成）。
- 指令微调（Instruction Tuning）：提升指令理解。
关键技术
- Tokenization：WordPiece、BPE。
- Embedding：Word、Position、Segment。
- Layer Normalization与残差连接。
2. LLM核心技术与算法
2.1 模型架构
主流模型
- GPT：生成式，自回归。
- BERT：双向，掩码语言模型。
- T5：文本到文本框架。
- LLaMA：高效研究模型。
架构优化
- Sparse Attention：降低计算复杂度。
- Mixture of Experts（MoE）：动态路由提升效率。
- FlashAttention：优化GPU内存使用。
2.2 训练与优化
数据处理
- 数据清洗与去重。
- 多语言与多模态数据。
优化算法
- Adam/AdamW：主流优化器。
- Learning Rate Schedule：Warm-up与衰减。
分布式训练
- 数据并行 vs 模型并行。
- Pipeline Parallelism与Tensor Parallelism。
- ZeRO（DeepSpeed）：内存优化。
2.3 评估与指标
通用指标
- Perplexity：生成质量。
- BLEU/ROUGE：文本生成评估。
- F1/Accuracy：分类任务。
任务特定指标
- GLUE/SuperGLUE：NLP综合基准。
- MMLU：多任务语言理解。
- 人类评估
- 流畅性、相关性、一致性。
3. LLM应用场景
3.1 文本生成
应用案例
- 文章创作、故事生成。
- 代码生成（Copilot、CodeLLaMA、Cursor）。
- 对话系统（ChatGPT、Grok、 DeepSeek）。
挑战
- 事实性（Hallucination）。
- 上下文一致性。
3.2 文本理解
任务类型
- 情感分析、文本分类。
- 命名实体识别（NER）。
- 问答系统（QA）。
技术要点
- 上下文建模。
- 知识增强（Knowledge-Augmented Models）。
3.3 多模态与跨领域
多模态LLM
- 文本+图像：CLIP、DALL·E、Flamingo。
- 文本+音频：Whisper。
跨领域应用
- 医疗：临床记录分析。
- 法律：合同审查。
- 教育：自动批改、智能辅导。
4. LLM开发与部署
4.1 开发工具与框架
主流框架
- PyTorch/TensorFlow：模型开发。
- Hugging Face Transformers：预训练模型库。
- DeepSpeed/Megatron：分布式训练。
开发流程
- 数据准备与预处理。
- 模型选择与微调。
- 超参数调优。
4.2 部署与优化
部署方式
- 云端API（OpenAI、DeepSeek）。
- 本地部署（ONNX、Triton、Ollama）。
优化技术
- 量化（Quantization）：INT8、FP16。
- 剪枝（Pruning）：减少冗余参数。
- 蒸馏（Distillation）：小模型继承大模型能力。
硬件加速
- GPU/TPU：主流训练硬件。
- Inference优化：NVIDIA TensorRT。
4.3 开源与生态
开源模型
- LLaMA、Mistral、Grok（部分开源）。
- Hugging Face社区模型。
数据集
- The Pile、C4、RedPajama。
社区与工具
- GitHub、Kaggle。
- Weights & Biases：实验跟踪。
5. LLM挑战与未来
5.1 技术挑战
计算成本
- 训练与推理的高昂算力需求。
- 能耗与环境影响。
模型局限
- 偏见与公平性。
- 鲁棒性与对抗攻击。
伦理问题
- 隐私保护。
- 虚假信息生成。
5.2 未来方向
高效模型
- 更小、更快、更节能的模型。
- 模块化与可组合模型。
多模态融合
- 统一文本、图像、音频、视频。
自主学习
- 在线学习与自适应。
- 强化学习与人类反馈（RLHF）。
6. 学习资源与路径
6.1 入门资源
书籍
- 《Deep Learning》（Goodfellow et al.）。
- 《Natural Language Processing with Transformers》（Hugging Face）。
课程
- Stanford CS224N：NLP课程。
- Fast.ai：实用深度学习。
博客与教程
- Hugging Face Blog。
- Distill.pub。
6.2 进阶资源
论文
- 《Attention is All You Need》（Vaswani et al.）。
- GPT-3、PaLM、LLaMA系列论文。
项目实践
- Kaggle竞赛：NLP任务。
- GitHub项目：微调LLM。
社区
- Reddit：r/MachineLearning。
- Discord：Hugging Face社区。
6.3 学习路径
初学者
- 学习Python与PyTorch基础。
- 理解NLP基础（词向量、RNN）。
- 实践简单Transformer模型。
中级
- 微调BERT/GPT模型。
- 参与Kaggle NLP任务。
- 阅读核心论文。
高级
- 开发定制LLM。
- 优化分布式训练。
- 研究多模态与RLHF。
结束语
脑图最后结果在这里可以下载：
https://github.com/PulsarPioneers/llm-learn/blob/main/assets/llm-learn-base-mind.svg
后续我会继续出开发、应用的相关脑图；感谢各位小伙伴的支持~~~ 🚀🚀🚀
（文：PyTorch研习社）