大语言模型（LLM）初探：核心概念与应用场景

什么是大语言模型？

大语言模型（LLM）的训练可分为两大阶段：

1. 基础模型（Foundation Model）预训练
   模型通过海量文本进行无监督学习，自主捕捉语言规律（语法结构、语义关联、上下文关系等），本质是学习词汇间的统计表征关系。此阶段模型尚未具备解决具体任务的能力。

2. 微调（Fine-tuning）
   在预训练模型基础上，使用带标注的小规模数据集进行有监督训练。目标可能是：

   • 解决特定任务（如命名实体识别）
   • 适应垂直领域（如医疗文本）
   • 进行**对齐（Alignment）**调整模型行为（如拟人化交互）

注：微调也可通过半监督/强化学习实现，本文暂不展开

LLM 训练的两阶段流程（预训练 → 微调）

两大核心类型

根据输出形式，LLM 可分为两类：

1. 自回归模型（Autoregressive Models）

• 特点：逐词元（token）生成文本，基于上文预测下一个词元
• 代表应用：ChatGPT 等对话系统
• 原理：建模词元的条件概率分布

模型根据上文 “The cat sat on the…” 预测下一个词元

2. 表征模型（Representational Models）

• 特点：将输入文本编码为向量表征（Embeddings）
• 训练方式：通过掩码预测（如 BERT）等方式学习语义表示
• 输出形式：
  • 基础模型：直接输出文本向量
  • 微调后：可执行分类等任务（如输出情感标签）
  文本→向量转换与下游任务应用

关键区别：自回归模型专注文本生成，表征模型专注语义编码

实际应用场景

▌ 表征模型的应用

• 微调后：文本分类、词性标注、文档相似度分析等监督任务
• 向量应用：通过计算向量空间距离实现语义搜索
  例：搜索引擎将查询语句向量化，匹配最接近的文档向量

▌ 自回归模型的应用

• 通用场景：通过提示词（Prompt）执行多样化任务
• 局限性：
  • 专业领域易产生幻觉（Hallucination）
  • 缺乏溯源能力

▌ 混合架构：检索增强生成（RAG）

解决方案：结合表征模型与自回归模型

1. 用表征模型构建领域知识库（向量索引）
2. 生成时检索相关文档作为上下文
3. 自回归模型基于检索结果生成答案

优势：
✅ 提升专业领域准确性
✅ 支持答案溯源（引用来源文档）

结语

通过本文我们理解：

1. LLM 训练 = 基础模型预训练 + 任务微调
2. 两类核心模型：
   • 自回归模型：文本生成引擎
   • 表征模型：语义编码器
3. 创新架构 RAG 通过「向量检索+文本生成」突破生成模型局限

未来 LLM 的发展将更注重：领域专业化、结果可解释性、多模态融合——而理解这些底层逻辑，是掌握大模型应用的第一步。