人工智能大语言模型入门与实践：2024年LLM关键技术及应用部署指南

内容概要：本文档《Research Triangle AI：2024年大语言模型入门报告》由Yi Li主讲，系统介绍了大语言模型（LLM）的基本概念、发展历程、工作原理及其实际应用。报告首先解释了LLM作为通过大量文本数据训练的人工智能模型，能够理解和生成自然语言的特点。接着回顾了LLM从早期规则系统到神经网络的演变过程，并详细阐述了LLM的训练流程，包括预训练、监督微调和基于人类反馈的强化学习三个阶段。随后，文档展示了如何在Google Colab上部署Llama 3.1模型的具体步骤，强调了自部署的优势如数据隐私保护和成本节约。最后讨论了LLM在未来的发展方向，如多模态融合、逻辑推理增强等，以及面临的伦理挑战，如数据隐私、偏见与公平性和环境影响等问题。 适合人群：对大语言模型感兴趣的技术爱好者、研究人员以及希望了解这一领域的初学者。 使用场景及目标：①理解大语言模型的核心概念和技术背景；②掌握在云端环境中部署和使用大语言模型的方法；③探讨大语言模型的应用前景和社会伦理问题。 阅读建议：本文档不仅提供了理论知识，还包含实际操作演示，建议读者跟随文档提供的链接进行实践操作，同时关注相关领域的最新进展，以便更好地理解和应用大语言模型技术。