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在前三章，我们从 NLP 的定义与主要任务出发，介绍了引发 NLP 领域重大变革的核心思想——注意力机制与 Transformer 架构。随着 Transformer 架构的横空出世，NLP 领域逐步进入预训练-微调范式，以 Transformer 为基础的、通过预训练获得强大文本表示能力的预训练语言模型层出不穷，将 NLP 的各种经典任务都推进到了一个新的高度。
-随着2022年底 ChatGPT 再一次刷新 NLP 的能力上限，LLM（大模型）开始接替传统的 PLM 成为 NLP 的主流方向，基于 LLM 的全新研究范式也正在刷新被 BERT 发扬光大的预训练-微调范式，NLP 由此迎来又一次翻天覆地的变化。从2022年底至今，LLM 能力上限不断刷新，通用基座大模型数量指数级上升，基于 LLM 的概念、应用也是日新月异，预示着大模型时代的到来。
+随着2022年底 ChatGPT 再一次刷新 NLP 的能力上限，大语言模型（Large Language Model，LLM）开始接替传统的预训练语言模型（Pre-trained Language Model，PLM） 成为 NLP 的主流方向，基于 LLM 的全新研究范式也正在刷新被 BERT 发扬光大的预训练-微调范式，NLP 由此迎来又一次翻天覆地的变化。从2022年底至今，LLM 能力上限不断刷新，通用基座大模型数量指数级上升，基于 LLM 的概念、应用也是日新月异，预示着大模型时代的到来。
-在第三章，我们从模型架构的角度出发，分别分析了 Encoder-Only、Encoder-Decoder 和 Decoder-Only 三种架构下的经典模型及其训练过程。这些模型有的是 LLM 时代之前堪称时代主角的里程碑（如 BERT），有的则是 LLM 时代的舞台主角，是 AGI（通用人工智能） 的有力竞争者。那么，究竟什么是 LLM，LLM 和传统的 PLM 的核心差异在哪里，又是什么令研究者们对 LLM 抱有如此高的热情与期待呢？
+在第三章，我们从模型架构的角度出发，分别分析了 Encoder-Only、Encoder-Decoder 和 Decoder-Only 三种架构下的经典模型及其训练过程。这些模型有的是 LLM 时代之前堪称时代主角的里程碑（如 BERT），有的则是 LLM 时代的舞台主角，是通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI） 的有力竞争者。那么，究竟什么是 LLM，LLM 和传统的 PLM 的核心差异在哪里，又是什么令研究者们对 LLM 抱有如此高的热情与期待呢？
-在本章中，我们将结合上文的模型架构讲解，深入分析 LLM 的定义、特点及其能力，为读者揭示 LLM 与传统深度学习模型的核心差异，并在此基础上，展示 LLM 的实际三阶段训练过程，帮助读者从概念上厘清 LLM 是如何获得这样的独特能力的，从而为进一步实践 LLM 完整训练提供理论基础。
+在本章中，我们将结合上文的模型架构讲解，深入分析 LLM 的定义、特点及其能力，为读者揭示 LLM 与传统深度学习模型的核心差异，并在此基础上，展示 LLM 的实际三阶段训练过程，帮助读者从概念上梳理清楚 LLM 是如何获得这样的独特能力的，从而为进一步实践 LLM 完整训练提供理论基础。
### 4.1.1 LLM 的定义
LLM，即 Large Language Model，中文名为大语言模型或大型语言模型，是一种相较传统语言模型参数量更多、在更大规模语料上进行预训练的语言模型。
-在第一章中，我们已经介绍了语言模型（LM）的概念，即通过预测下一个 token 任务来训练的 NLP 模型。LLM 使用与传统预训练语言模型相似的架构与预训练任务（如 Decoder-Only 架构与 CLM 预训练任务），但拥有更庞大的参数、在更海量的语料上进行预训练，也从而展现出与传统预训练语言模型截然不同的能力。
+在第一章中，我们已经介绍了语言模型的概念，即通过预测下一个 token 任务来训练的 NLP 模型。LLM 使用与传统预训练语言模型相似的架构与预训练任务（如 Decoder-Only 架构与 CLM 预训练任务），但拥有更庞大的参数、在更海量的语料上进行预训练，也从而展现出与传统预训练语言模型截然不同的能力。
一般来说，LLM 指包含**数百亿（或更多）参数的语言模型**，它们往往在**数 T token 语料上**通过多卡分布式集群进行预训练，具备远超出传统预训练模型的文本理解与生成能力。不过，随着 LLM 研究的不断深入，多种参数尺寸的 LLM 逐渐丰富，广义的 LLM 一般覆盖了从**十亿参数**（如 Qwen-1.5B）到**千亿参数**（如 Grok-314B）的所有大型语言模型。只要模型展现出**涌现能力**，即在一系列复杂任务上表现出远超传统预训练模型（如 BERT、T5）的能力与潜力，都可以称之为 LLM。
-一般认为，GPT-3（1750亿参数）是 LLM 的开端，基于 GPT-3 通过 Pretrain、SFT、RLHF 三阶段训练得到的 ChatGPT 更是主导了 LLM 时代的到来。自2022年11月 OpenAI 发布 ChatGPT 至今不到2年时间里，已涌现出了上百个各具特色、能力不一的 LLM。下表列举了自 2022年11月至2023年11月国内外发布的部分大模型：
+一般认为，GPT-3（1750亿参数）是 LLM 的开端，基于 GPT-3 通过 预训练（Pretraining）、监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）、强化学习与人类反馈（Reinforcement Learning with Human Feedback，RLHF）三阶段训练得到的 ChatGPT 更是主导了 LLM 时代的到来。自2022年11月 OpenAI 发布 ChatGPT 至今不到2年时间里，已涌现出了上百个各具特色、能力不一的 LLM。下表列举了自 2022年11月至2023年11月国内外发布的部分大模型：
时间 | 开源 LLM | 闭源 LLM
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@@ -55,15 +55,15 @@ LLM，即 Large Language Model，中文名为大语言模型或大型语言模
通过使用自然语言描述的多任务数据进行微调，也就是所谓的 `指令微调` ，LLM 被证明在同样使用指令形式化描述的未见过的任务上表现良好。也就是说，经过指令微调的 LLM 能够理解并遵循未见过的指令，并根据任务指令执行任务，而无需事先见过具体示例，这展示了其强大的泛化能力。
-指令遵循能力意味我们不再需要每一件事都先教模型，然后它才能去做。我们只需要在指令微调阶段混合多种指令来训练其泛化能力，LLM 就可以处理人类绝大部分指令，即可以灵活地解决用户遇到的问题。这一点在 ChatGPT 上体现地尤为明显。ChatGPT 之所以能够具备极高的热度，其核心原因即在于其不再是仅能用于学界、业界研究的理论模型，而同样可以广泛地服务于各行各业用户。通过给 ChatGPT 输入指令，其可以写作文、编程序、批改试卷、阅读报纸......
+指令遵循能力意味我们不再需要每一件事都先教模型，然后它才能去做。我们只需要在指令微调阶段混合多种指令来训练其泛化能力，LLM 就可以处理人类绝大部分指令，即可以灵活地解决用户遇到的问题。这一点在 ChatGPT 上体现地尤为明显。ChatGPT 之所以能够具备极高的热度，其核心原因即在于其不再是仅能用于学界、业界研究的理论模型，而同样可以广泛地服务于各行各业用户。通过给 ChatGPT 输入指令，其可以写作文、编程序、批改试卷、阅读报纸等等。
-指令遵循能力使 LLM 可以真正和多个行业结合起来，通过人工智能技术为人类生活的方方面面赋能，从而为人类带来质的改变。不管是目前大火的 Agent、Flow，还是并不遥远的未来可能就会出现的全能助理、超级智能，其本质依赖的都是 LLM 的指令遵循能力。
+指令遵循能力使 LLM 可以真正和多个行业结合起来，通过人工智能技术为人类生活的方方面面赋能，从而为人类带来质的改变。不管是目前大火的 Agent、WorkFlow，还是并不遥远的未来可能就会出现的全能助理、超级智能，其本质依赖的都是 LLM 的指令遵循能力。
#### （4）逐步推理（Step by Step Reasoning）
逻辑推理，尤其是涉及多个推理步骤的复杂推理任务，一直是 NLP 的攻关难点，也是人工智能难以得到普遍认可的重要原因。毕竟，如果一个模型不能解答基础的“鸡兔同笼”问题，或者不能识别语言中的逻辑陷阱，你很难认为它是“智能的”而非“智障的”。
-但是，传统的 NLP 模型通常难以解决涉及多个推理步骤的复杂任务，例如数学问题。然而，LLM 通过采用 `思维链（CoT, Chain of Thought）` 推理策略，可以利用包含中间推理步骤的提示机制来解决这些任务，从而得出最终答案。据推测，这种能力可能是通过对代码的训练获得的。
+但是，传统的 NLP 模型通常难以解决涉及多个推理步骤的复杂任务，例如数学问题。然而，LLM 通过采用思维链（Chain-of-Thought，CoT）推理策略，可以利用包含中间推理步骤的提示机制来解决这些任务，从而得出最终答案。据推测，这种能力可能是通过对代码的训练获得的。
逐步推理能力意味着 LLM 可以处理复杂逻辑任务，也就是说可以解决日常生活中需要逻辑判断的绝大部分问题，从而向“可靠的”智能助理迈出了坚实的一步。
@@ -79,7 +79,7 @@ LLM，即 Large Language Model，中文名为大语言模型或大型语言模
#### （2）长文本处理
-由于能够处理多长的上下文文本，在一定程度上决定了模型的部分能力上限，LLM 往往比传统 PLM 更看重长文本处理能力。相对于以 512 token 为惯例的传统 PLM（如 BERT、T5等模型的最大上下文长度均为 512），LLM 在拓宽最大上下文长度方面可谓妙计频出。由于在海量分布式训练集群上进行训练，LLM 往往在训练时就支持 4k、8k 甚至 32k 的上下文长度。同时，LLM 大部分采用了 RoPE （或者同样具有外推能力的 AliBi）作为位置编码，具有一定的长度外推能力，也就是在推理时能够处理显著长于训练长度的文本。例如，InternLM 在 32k 长度上下文上进行了预训练，但通过 RoPE 能够实现 200k 长度的上下文处理。通过不断增强长文本处理能力，LLM 往往能够具备更强的信息阅读、信息总结能力，从而解决诸如要求 LLM 读完《红楼梦》并写一篇对应的高考作文的“世纪难题”。
+由于能够处理多长的上下文文本，在一定程度上决定了模型的部分能力上限，LLM 往往比传统 PLM 更看重长文本处理能力。相对于以 512 token 为惯例的传统 PLM（如 BERT、T5等模型的最大上下文长度均为 512），LLM 在拓宽最大上下文长度方面可谓妙计频出。由于在海量分布式训练集群上进行训练，LLM 往往在训练时就支持 4k、8k 甚至 32k 的上下文长度。同时，LLM 大部分采用了旋转位置编码（Rotary Positional Encoding，RoPE）（或者同样具有外推能力的 AliBi）作为位置编码，具有一定的长度外推能力，也就是在推理时能够处理显著长于训练长度的文本。例如，InternLM 在 32k 长度上下文上进行了预训练，但通过 RoPE 能够实现 200k 长度的上下文处理。通过不断增强长文本处理能力，LLM 往往能够具备更强的信息阅读、信息总结能力，从而解决诸如要求 LLM 读完《红楼梦》并写一篇对应的高考作文的“世纪难题”。
#### （3）拓展多模态
@@ -95,13 +95,16 @@ LLM 的强大能力也为其带来了跨模态的强大表现。随着 LLM 的
在上一节，我们分析了 LLM 的定义及其特有的强大能力，通过更大规模的参数和海量的训练语料获得远超传统预训练模型的涌现能力，展现出强大的上下文学习、指令遵循及逐步推理能力，带来 NLP 领域的全新变革。那么，通过什么样的步骤，我们才可以训练出一个具有涌现能力的 LLM 呢？训练一个 LLM，与训练传统的预训练模型，又有什么区别？
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图4.1 训练 LLM 的三个阶段
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图4.2 模型、数据并行
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图4.3 模型并行
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图4.4 ChatGPT 训练三个的阶段
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图4.5 PPO 训练流程
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