本文详细介绍了大型语言模型（LLM）和ChatGPT的背后技术，包括预训练、有监督微调、强化学习等阶段。总结了LLM的认知特性和局限性，包括幻觉、知识边界检测等问题。文章还探讨了LLM的未来发展趋势，如多模态、Agent智能体等。最后，提供了获取LLM模型资源和使用方式的信息。
详细介绍了LLM的三个阶段
详细解释了LLM的认知特性和局限性
阐述了LLM的未来发展趋势
提供了使用和获取LLM的方式
总结了ChatGPT的本质和LLM的优势
卧槽，来了朋友们，Karpathy 三个半小时 LLM 入门课程，如果想入门了解LLM的话必看这个视频。详细介绍 LLM 训练的全部过程，包括预训练、有监督微调和强化学习。
预训练：数据、分词、Transformer神经网络的输入输出和内部结构、推理、GPT-2训练示例、Llama 3.1基础推理示例
有监督微调：对话数据、"LLM心理学"：幻觉、工具使用、知识/工作记忆、自我认知、模型需要token来思考、拼写、参差不齐的智能
强化学习：熟能生巧、DeepSeek-R1、AlphaGo、RLHF。
视频是23年十月那个视频的强化版本，讲的更加详细，即使没有技术背景也可以看懂。
将提供对ChatGPT等LLM完整训练流程的直观理解，包含许多示例，并可能帮助你思考当前的能力、我们所处的位置以及未来的发展方向。
下面是Gemini的详细总结，而且包含了时间轴，我也翻译了完整的视频，下载地址回复【Karpathy】获取字幕和原始视频，可以自己压制，压制完的太大了。
大型语言模型 (LLM) 和 ChatGPT 简介
构建 ChatGPT 的预训练阶段
预训练流程概述 (00:41-01:40): 构建 LLM 的第一步是预训练阶段，这是一个按顺序排列的多阶段过程。预训练的核心目标是让模型学习互联网文本数据中的统计模式。
预训练数据来源 (01:40-03:25):
互联网文本：LLM 的知识来源是庞大的互联网文本数据集，例如 Fine Web 和 Common Crawl。这些数据集力求涵盖高质量、多样化的文档，以确保模型学习到广泛的知识。
数据规模与质量 (02:11-02:40): 尽管互联网数据量巨大，但经过过滤和处理后，实际用于训练的数据集规模相对有限（例如 Fine Web 数据集约为 44TB）。高质量和多样性比绝对数据量更重要。
Common Crawl (02:40-03:25): Common Crawl 是一个关键的数据来源，它持续抓取互联网网页并建立索引，为 LLM 提供海量原始文本数据。
数据清洗与过滤 (03:25-05:46): 原始的互联网数据需要经过多重清洗和过滤，以提高数据质量和安全性：
URL 过滤 (03:38-04:08): 移除恶意网站、垃圾邮件网站、成人网站等不良来源的 URL。
文本提取 (04:08-04:49): 从 HTML 网页中提取纯文本内容，去除 HTML 标记、CSS 代码和导航信息等噪音。
语言过滤 (04:49-05:46): 根据语言分类器筛选，保留主要语言为目标语言（如英语）的网页，但也允许公司根据需求调整不同语言的比例。
PII 删除 (05:46-06:23): 移除个人身份信息（PII），如地址、社会安全号码等，以保护隐私。
预处理的成果 (06:01-07:01): 预处理阶段的最终产物是高质量、多样化的文本数据集，例如 Fine Web 数据集。示例数据包括新闻文章、医学知识等。
Tokenization：文本的数字化表示
Tokenization 的必要性 (07:47-08:32): 神经网络处理的是数字，而非原始文本。Tokenization 是将文本转换为数字表示的关键步骤。
一维符号序列 (07:47-08:32): LLM 将文本视为一维的符号序列，即使在屏幕上以二维形式呈现。
UTF-8 编码 (08:32-08:58): 文本的底层表示是 UTF-8 编码，将每个字符转换为计算机可读的二进制位。
从二进制到字节 (08:58-09:41): 为压缩序列长度，将 8 位二进制位组合成字节，每个字节代表一个 0-255 的数字符号。
字节对编码 (BPE) (09:41-11:36): 为了进一步压缩序列并扩展词汇表，采用 BPE 算法。BPE 将频繁出现的字节对合并为新的符号，从而减少序列长度并增加词汇表大小。
GPT-4 的 Tokenizer (11:36-12:20): GPT-4 使用 Tokenizer 将文本转换为 token 序列。例如，“hello world” 被 tokenization 为两个 token。
Tick Tokenizer 工具 (12:20-13:18): Tick Tokenizer 是一个在线工具，用于可视化文本的 tokenization 过程，帮助理解 token 的工作方式和大小写敏感性。
Tokenization 的输出 (13:47-14:27): Tokenization 的最终输出是文本的数字序列表示，每个数字（token ID）代表一个文本片段。对于大型数据集，token 序列可能达到数万亿级别。
神经网络训练：学习 Token 序列的统计规律
神经网络训练的目标 (15:15-17:03): 训练神经网络的目标是让模型学习 token 在序列中彼此跟随的统计关系，即预测给定上下文（token 序列）后，下一个最有可能出现的 token。
Token 窗口 (15:15-17:03): 训练时，模型从数据集中随机抽取固定长度的 token 窗口（例如 8000 个 token）作为输入。
神经网络的输入与输出 (17:03-18:21):
随机初始化与迭代更新 (17:38-18:54): 神经网络初始参数是随机的，预测也是随机的。训练过程通过迭代更新参数，调整预测结果，使其与训练数据中的统计模式相匹配。
损失函数与优化 (18:21-20:11): 训练过程使用损失函数来衡量模型预测与真实 token 的差距。优化算法（如梯度下降）用于调整参数，最小化损失函数，提高预测准确率。
神经网络内部结构：Transformer (20:11-23:31): 现代 LLM 的核心架构是 Transformer，它是一种复杂的数学函数，包含数百万甚至数十亿个参数。
参数 (权重) (20:43-21:57): 参数是神经网络学习知识的载体，训练过程的目标是找到参数的最佳设置。
数学表达式 (21:57-22:32): Transformer 由一系列简单的数学运算（如矩阵乘法、加法、非线性激活函数等）构成。
Transformer 架构 (22:32-23:31): Transformer 包含注意力机制和多层感知器等组件，能够有效地处理序列数据并捕捉 token 之间的复杂关系。
神经网络的无记忆性 (23:31-25:25): Transformer 本身是无记忆的，每次预测都基于当前的输入上下文。长期记忆和对话状态需要通过外部机制来维护。
Transformer 的本质 (25:25-26:01): Transformer 是一个参数化的数学函数，通过训练调整参数，使其预测结果与训练数据的统计模式一致。
推理阶段：生成文本
推理过程概述 (26:01-26:24): 推理阶段是指在模型训练完成后，利用模型生成新文本的过程。
从概率分布中采样 (26:24-27:16): 推理过程是一个迭代采样过程。给定初始 token（前缀），模型预测下一个 token 的概率分布，并从中采样一个 token 作为输出。
迭代生成 (27:16-28:48): 将采样的 token 追加到输入序列，重复采样过程，逐个生成后续 token，形成完整的文本序列。
随机性与多样性 (28:19-28:48): 由于采样过程的随机性，每次推理生成的文本序列可能略有不同，即使给定相同的前缀。这使得模型能够生成多样化的文本，而不是简单地重复训练数据。
推理的应用 (29:52-30:16): 在 ChatGPT 等应用中，用户与模型交互的过程就是推理阶段。模型接收用户输入（token 序列），生成回复（token 序列），并将其转换回文本呈现给用户。
GPT-2 模型实例：训练与推理
GPT-2 模型的特点 (30:16-31:53):
Transformer 架构：GPT-2 是一个 Transformer 神经网络。
参数规模：GPT-2 具有 1.6 亿个参数（相对较小，现代模型参数量已达数千亿甚至万亿）。
训练数据：GPT-2 在约 1000 亿个 token 上进行训练（也相对较小）。
最大上下文长度：GPT-2 的最大上下文长度为 1024 个 token。
GPT-2 的训练成本 (33:02-33:57): 2019 年训练 GPT-2 的成本约为 4 万美元，但随着硬件和软件的进步，现在成本已大幅降低，个人研究者也能负担得起。
GPT-2 的模型发布 (42:25-43:28): OpenAI 发布了 GPT-2 的模型权重和代码，使得研究人员可以复现和研究该模型。模型发布包括 Python 代码（描述模型结构）和参数权重（模型学习到的知识）。
从基础模型到助手模型：指令微调
基础模型与助手模型的区别 (43:28-44:12):
指令微调 (Instruction Tuning) (57:02-01:04:03): 将基础模型转化为助手模型的关键步骤。
对话数据集 (01:01:10-01:02:45): 使用人工标注的对话数据集进行训练，数据集包含人类用户和助手之间的多轮对话。
数据来源 (01:02:45-01:04:03): 对话数据由人类标注员根据 OpenAI 提供的标注指南编写。
标注指南 (01:11:34-01:11:55): 标注指南要求助手模型“helpful, truthful, and harmless”（乐于助人、真实可信、无害）。
训练过程 (01:04:03-01:04:41): 指令微调阶段使用与预训练阶段相同的算法，但将训练数据替换为对话数据集，使模型学习模仿人类助手的对话行为。
OpenAI InstructGPT 论文 (01:10:16-01:13:13): InstructGPT 论文是 OpenAI 在指令微调方面的早期工作，介绍了如何通过人类反馈训练助手模型。
Open Assistant 项目 (01:12:33-01:13:13): Open Assistant 是一个开源项目，致力于复现 InstructGPT 的训练流程，并收集自己的对话数据集。
UltraChat 数据集 (01:15:47-01:16:13): UltraChat 是一个现代对话数据集的例子，规模庞大（数百万对话），主要由合成数据构成，并经过人工编辑。
LLM 的认知特性与局限性
幻觉 (Hallucination) (01:20:32-01:24:45): LLM 会产生幻觉，编造事实性信息，因为它们本质上是在模仿训练数据中的统计模式，而不是真正理解或检索知识。
知识边界检测 (01:25:49-01:26:51): 通过提问和评估模型回答的一致性，判断模型是否了解某个事实。
拒绝回答机制 (01:30:41-01:31:38): 对于模型不确定的问题，训练模型学会拒绝回答，或者声明 “I don't know”。
工具使用 (Web Search) (01:31:38-01:35:47): 允许模型使用外部工具（如网络搜索）检索信息，从而获取更准确和最新的知识。
幻觉的根源 (01:22:10-01:24:00): 模型在训练数据中学习到 “who is X” 类型的问题通常有确定的答案，因此即使面对未知问题，也会倾向于编造答案以符合训练数据的风格。
缓解幻觉的方法 (01:24:45-01:31:38):
知识的本质 (01:49:42-01:50:33): LLM 的知识存储在网络参数中，是对互联网信息的 “模糊回忆”，而非精确记忆。这种知识是统计性的、概率性的，而非精确和可靠的。
自我认知 (Knowledge of Self) (01:41:42-01:45:42): LLM 本身没有持久的自我意识，对自身模型的描述（例如 “我是 OpenAI GPT-3 模型”）是基于训练数据的幻觉，而非真实的自我认知。可以通过硬编码或系统消息来引导模型进行自我描述。
计算能力限制 (01:47:22-01:52:53):
Token 限制 (01:47:22-01:52:53): LLM 在处理每个 token 时的计算量有限，无法在单个 token 中完成复杂的计算或推理。
数学运算的挑战 (01:52:53-01:55:49): LLM 在心算方面表现不佳，尤其是在需要多步骤计算或处理大数字时。
工具使用 (Code Interpreter) (01:55:49-01:57:28): 利用代码解释器等工具，将复杂计算外包给专业的计算工具，可以提高 LLM 的数学运算能力和可靠性。
拼写和计数错误 (02:01:11-02:04:42):
Tokenization 的影响 (02:01:25-02:03:01): 由于模型处理的是 token 而非字符，字符级别的任务（如拼写、计数）对 LLM 构成挑战。
计数能力不足 (02:03:01-02:04:16): LLM 在计数方面表现不佳，容易出错，即使是简单的计数任务也可能失败。
利用工具解决 (02:03:01-02:04:42): 对于拼写和计数任务，可以借助代码解释器等工具来提高准确性。
逻辑错误 (02:04:42-02:07:22): LLM 在逻辑推理方面也可能犯错，即使是简单的比较大小问题也可能出错。这表明 LLM 的推理能力并非完全可靠。
瑞士奶酪模型 (Swiss Cheese Model) (03:08:50-03:09:35): LLM 的能力像瑞士奶酪一样，在很多方面表现出色，但在某些特定情况下会随机失败，存在“漏洞”。用户应谨慎使用 LLM，并进行人工检查和验证。
强化学习 (RLHF) 阶段：提升模型性能
强化学习的动机 (02:11:00-02:11:14): 为了进一步提升 LLM 的性能，使其更符合人类偏好，引入强化学习阶段。
类比儿童教育 (02:11:14-02:14:43): 将 LLM 的训练过程类比为儿童教育：
RLHF 的核心思想：奖励模型 (Reward Model) (02:52:24-02:55:37):
人工排序 (02:53:58-02:54:35): 人类标注员对模型生成的多个回答进行排序，选出最佳答案。
训练奖励模型 (02:54:35-02:55:37): 训练一个独立的神经网络（奖励模型），使其学习模仿人类的排序偏好，对模型回答进行打分。
强化学习优化 (02:53:02-02:53:34): 使用奖励模型作为奖励信号，通过强化学习算法（如 PPO）优化 LLM，使其生成能够获得更高奖励分数的回答。
RLHF 的优势 (02:58:24-03:00:31):
提升模型性能 (02:58:24-03:00:13): RLHF 能够显著提升 LLM 的性能，使其生成更符合人类偏好的高质量回答。
降低标注难度 (02:59:07-02:59:52): 人类标注员只需对模型回答进行排序，无需直接编写理想答案，降低了标注难度。
涌现思维链 (02:30:28-02:32:59): RLHF 训练出的模型能够涌现出类似人类思维链的推理过程，提高复杂问题的解决能力。
RLHF 的局限性与挑战 (03:00:47-03:06:53):
RLHF 的价值 (03:06:53-03:07:01): 尽管存在局限性，RLHF 仍然是一种有效的微调技术，能够显著提升 LLM 的性能，使其更实用。
LLM 的未来能力与发展趋势
多模态 (Multimodality) (03:09:57-03:11:17): 未来的 LLM 将具备多模态能力，不仅能处理文本，还能原生处理音频和图像等多种模态的数据，实现更自然的交互体验。
Agent 智能体 (03:11:17-03:12:39): 未来的 LLM 将发展为智能体，能够自主执行复杂任务，进行长期规划和执行，并与人类进行更深入的协作。
无处不在的隐形化 (Pervasive and Invisible) (03:12:39-03:13:13): LLM 将更深入地融入各种工具和应用中，成为像计算机一样普及的基础设施。
测试时训练 (Test Time Training) (03:13:13-03:14:19): 未来的研究方向之一是让模型在测试时也能持续学习和改进，克服当前模型参数固定的局限性。
长上下文处理 (Long Context) (03:14:19-03:15:06): 未来的 LLM 需要处理更长的上下文，以应对多模态和长期任务的需求。
跟踪 LLM 最新进展的资源
LLM 排行榜 (AM-Leaderboard) (03:15:06-03:17:35): AM-Leaderboard 是一个跟踪 LLM 模型性能的排行榜，基于人类对比评估进行排名，可以帮助了解各种模型的优劣。
AI News Newsletter (03:17:35-03:18:19): AI News Newsletter 是一个信息全面的 AI 新闻邮件列表，总结 LLM 领域的最新进展，并提供人工编辑的摘要。
X (Twitter) (03:18:19-03:18:38): 关注 X (Twitter) 上值得信赖的 AI 研究者和从业者，可以及时获取 LLM 领域的最新动态。
如何使用和在哪里找到 LLM 模型
总结：ChatGPT 的本质与未来展望
ChatGPT 的本质 (03:21:46-03:25:18): ChatGPT 本质上是 OpenAI 数据标注员的神经网络模拟器，它模仿人类标注员在遵循 OpenAI 标注指南的情况下，对各种提示词的理想助手式回应。
LLM 的局限性 (03:25:18-03:26:49): LLM 并非完美，存在幻觉、瑞士奶酪式能力缺陷等问题。用户应谨慎使用，并进行人工检查和验证。
LLM 的优势 (03:26:49-03:30:25): LLM 是强大的工具，能够显著加速工作效率，并在各领域创造巨大价值。用户应将其视为工具箱中的工具，用于启发灵感、撰写初稿等，并始终对最终产品负责。
LLM 的未来 (03:30:25-03:31:12): LLM 的未来发展令人兴奋，多模态、Agent 智能体、持续学习等趋势值得期待。虽然 LLM 仍处于早期发展阶段，但其潜力无限，未来可期。
整理和翻译不易，可以的话希望给个三连，谢谢🙏
