利用大语言模型学习LLM

发表于 2025-02-25 更新于 2025-02-26 阅读次数：

豆包生成的图

虽然我不是算法工程师，但我一直对大语言模型（LLM）及其背后的 Transformer 模型充满好奇。过去，我只是零星地读过网上一些入门文章，结果常常看得云里雾里。最近，我下定决心要弄懂这个席卷技术圈的模型的奥秘，于是开启了一段充满挑战又兴奋的学习之旅。

我的学习策略：从迷雾中找路

每个人的学习目标和基础都不尽相同。教科书、教程、论文往往针对特定读者群体设计，很难完美契合每个人的知识储备和能力。结果就是，学习过程中总会遇到各种疑惑，陡峭的学习曲线让人望而生畏，甚至半途而废。为了应对这些挑战，我为自己量身定制了以下学习方法：

明确目标，聚焦重点：我的目标是搞清楚 Transformer 模型的基本原理，并深入阅读开源的 LLaMA 3 模型源码，弄懂代码层面的运行机制。根据这个目标，我对知识点进行取舍，避免陷入无关细节。
浅尝辄止，建立框架：先快速浏览网上的文章、博客和教程，对 Transformer 有一个粗浅印象，在脑海中勾勒出基本概念，记住关键术语，识别核心结构。
带着问题前行：不管理解得对不对，先让自己产生疑问，提出假设。这种“主动困惑”能驱动我深入探索。
借助免费大模型当老师：我把大语言模型当作私人导师，让它一对一解答我的问题，提供示例，帮助我澄清误解、巩固理解。
从理论到实践：在掌握 Transformer 基础后，我开始阅读 LLaMA 3 的源码，遇到疑问再请教大模型，逐步打通理论与代码的连接。

按照这个思路，我正式踏上了学习之路。我选择 Grok 3 作为我的“专属老师”，因为它免费且能力出色；代码答疑则用 MarsCode+VSCode 配合完成。实践下来，效果出乎意料的好。最让我兴奋的时刻是，在与 Grok 3 的对话中，我突然醍醐灌顶——我终于明白了 Transformer 的注意力机制，搞清楚了 Q、K、V 矩阵的含义！更震撼的是，这些简单的矩阵运算最终展现出惊艳的理解、生成和推理能力。这种“智能的涌现”让我叹为观止，仿佛亲手打开了潘多拉魔盒，实在是太神奇了！

与Grok3对话的感受

我的学习之旅恰逢大语言模型的热潮，Deepseek R1、GPT-4o 和 Grok 3 相继发布。基于评测和网友反馈，我最终选定了 Grok 3 作为我的“导师”。这里分享一段对话记录：理解和微调大语言模型原理,并谈谈我的使用感受：

贴合需求的“因材施教”：我给 Grok 3 的提示是：假设你是一个算法老师，我是一个程序开发者，有一定的开发经验，但大学数学基本忘光了。我想从零开始理解 Transformer 和 LLaMA 3 的原理，知道如何微调模型，以便更好地用 LLM 开发软件。在十几轮对话中，它始终扮演好老师角色，给出的内容恰到好处，匹配我的水平，让我能快速抓住重点。
超强记忆与计算力：Grok 3 支持超长的 token，从未在对话中“失忆”，计算能力也很惊人，应对复杂问题游刃有余。

小瑕疵：计算失误：不过，它并非完美无缺。比如在讲解矩阵计算时，我发现了一个错误：

X = [[0.1, 0.2],  # 猫
   [0.3, 0.4],  # 吃
   [0.5, 0.6]]  # 鱼
W_K = [[0.2, 0.1], [0.4, 0.3]]
K = X × W_K
K = [[0.1, 0.08],   # 猫的 K
    [0.22, 0.18],  # 吃的 K
    [0.34, 0.28]]  # 鱼的 K
我怎么验证下来你给的 K  算错了呢？

这个失误让我意识到，Grok 3 的推理和计算能力仍有缺陷，它的答案需要我进一步验证。这也让我反思，大语言模型目前仍只是“助手”，无法完全承担责任或赢得人类的全盘信任。

尽管如此，Grok 3 的强大依然让我叹服。它不仅让我切身感受到大语言模型的魅力，还引发了我对职业发展和下一代教育的深深不安——这些，或许是另一个值得探讨的话题了。

我的学习策略：从迷雾中找路

与Grok3对话的感受

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