教程：从机器学习基础到大模型原理

一、机器学习基础

1. 监督学习（Supervised Learning）

• 定义: 给定输入数据（X）和对应的正确答案（标签，Y），模型通过学习找到从X到Y的映射关系。
• 例子: 房价预测（输入房屋面积、位置，输出价格）、垃圾邮件分类（输入邮件内容，输出是否垃圾邮件）。
• 关键算法: 线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、神经网络。
• 与大模型相关: 大模型（如GPT）在微调阶段常使用监督学习，用标注数据调整输出。

2. 无监督学习（Unsupervised Learning）

• 定义: 没有标签，只有输入数据（X），模型自己发现数据的结构或模式。
• 例子: 客户分群（根据购物习惯分组）、降维（如PCA）。
• 关键算法: K均值聚类、主成分分析（PCA）、自编码器（Autoencoder）。
• 与大模型相关: 预训练阶段（如BERT的掩码语言模型）类似于无监督学习，利用未标注语料学习语言模式。

3. 强化学习（Reinforcement Learning）

• 定义: 智能体通过与环境交互，基于奖励（Reward）学习最优策略。
• 例子: 游戏AI（如AlphaGo）、机器人控制。
• 关键概念: 状态（State）、动作（Action）、奖励函数、Q学习。
• 与大模型相关: 强化学习从人类反馈（RLHF）被用于优化大模型（如ChatGPT），让输出更符合人类偏好。

4. 深度学习基础

• 神经网络（Neural Network）: 模拟人脑神经元，包含输入层、隐藏层、输出层，通过权重和偏置计算输出。
• 梯度下降（Gradient Descent）: 通过迭代调整参数，最小化损失函数（预测值与真实值的差距）。
• 反向传播（Backpropagation）: 计算损失对每个参数的梯度，反向更新权重，是神经网络训练的核心。
• 与大模型相关: 大模型（如Transformer）是深度神经网络的复杂形式，依赖梯度下降和反向传播优化亿级参数。

二、自然语言处理（NLP）

1. Transformer架构

• 背景: Transformer是现代大模型（如BERT、GPT）的基石，2017年提出，取代了RNN（循环神经网络）。
• 核心组成:
  • 注意力机制（Attention）: 计算输入中每个词与其他词的相关性，决定关注哪些部分。例如，“我喜欢吃苹果”中，“吃”和“苹果”关系更紧密。
  • 自注意力（Self-Attention）: 让模型自己决定每个词的权重，不依赖外部信息。
  • 多头注意力（Multi-Head Attention）: 并行计算多种注意力模式，捕捉不同语义。
  • 位置编码（Positional Encoding）: 因为Transformer没有时间顺序概念，添加位置信息让模型理解词序。
• 优点: 并行计算能力强，适合处理长序列，奠定了大模型基础。

2. 经典模型

• BERT（双向编码器）: 通过双向上下文理解句子，常用于分类、问答。
• GPT（生成式预训练）: 单向生成文本，擅长对话、文本续写。

三、大模型原理

1. 预训练与微调

• 预训练（Pre-training）: 在海量未标注数据上训练模型，学习通用语言知识。例如，预测句子中的遮盖词（BERT）或下一个词（GPT）。
• 微调（Fine-tuning）: 用少量标注数据调整模型，适配具体任务（如情感分析）。
• 意义: 预训练让模型有“常识”，微调让它“专业化”。

2. 上下文窗口（Context Window）

• 定义: 模型一次能处理的文本长度（以词或token计）。
• 影响: 窗口小（如512个token）可能截断长文本，窗口大（如128k token）能记住更多上下文，但计算成本高。
• 例子: GPT-3窗口约2048 token，后续模型不断扩展。

3. 参数规模与性能

• 参数量: 大模型（如GPT-3有1750亿参数）通过增加参数捕捉更复杂的语言模式。
• 规律: 参数越多，性能越好，但收益递减，且需要更多计算资源。

4. 优化技术

• LoRA（Low-Rank Adaptation）: 只微调部分参数，节省资源。
• 量化（Quantization）: 将参数从32位浮点数压缩到8位整数，降低内存需求。

四、数据处理

1. 数据清洗

• 目的: 去除噪声（如拼写错误、无意义符号），提高数据质量。
• 方法: 删除重复项、正则表达式去除特殊字符、标准化大小写。

2. 分词（Tokenization）

• 定义: 将文本拆成最小单位（如词、子词）。
• 方法:
  • 英文：空格分词。
  • 中文：结巴分词。
  • 子词分词（如BPE）：将“playing”拆成“play”和“ing”，适合多语言。
• 与大模型相关: Transformer用token作为输入，token质量影响模型理解。

3. 数据集构建

• 来源: 网页爬取、公开数据集（如Wikipedia）、用户生成内容。
• 步骤: 收集原始数据 -> 清洗 -> 分词 -> 标注（监督学习需要）。

4. 标注方法

• 手动标注: 人类标注情感、意图等，质量高但成本高。
• 半监督: 用少量标注数据训练模型，再自动标注更多数据。
• 弱监督: 用规则或启发式方法生成伪标签。

5. 处理大规模语料

• 挑战: 数据量大（如TB级文本），需要分布式存储和计算。
• 工具: Hadoop、Spark处理数据，PyTorch/TensorFlow训练模型。

总结

• 机器学习: 监督、无监督、强化学习是基础，深度学习是大模型核心。
• NLP: Transformer通过注意力机制革新了语言建模。
• 大模型: 预训练+微调、参数规模和优化技术是关键。
• 数据处理: 清洗、分词、构建高质量数据集至关重要。