大模型：从单词接龙到行业落地-浙江大学-202504.pdf
这份文档是关于大型语言模型（LLM）在不同领域的应用，特别是在时序数据分析中的应用。以下是文档的核心内容总结：
**1. 图灵测试与大模型：**
* 文档首先介绍了图灵测试，阐述了人工智能的早期发展以及对智能的定义。
* 探讨了大型语言模型与图灵测试之间的关系，暗示了LLM在模拟人类智能方面的潜力。
**2. 大语言模型与单词接龙：**
* 将大语言模型类比为单词接龙游戏，展示了LLM通过预测下一个单词来构建文本序列的过程。
* 说明了LLM基于概率进行预测，以及如何通过上下文信息进行推理。
**3. 下游任务转化为单词接龙：**
* 强调了将各种下游任务（如预测城市、翻译等）转化为单词接龙的形式，以便LLM进行处理。
* 对比了传统机器学习方法，突出了端到端学习和LLM的优势，特别是减少了对标注数据的依赖。
**4. 预训练与微调：**
* 介绍了预训练-微调（pre-training and fine-tuning）范式，这是LLM的关键技术。
* 预训练阶段：大模型在海量无标注数据上学习，从而获取广泛的知识和语言模式。
* 微调阶段：针对特定任务，使用少量标注数据对预训练模型进行调整，使其适应特定需求。
* 预训练的优势：
* 能利用大量无标注数据。
* 通用性强，功能更丰富。
* 大模型的训练包括：
* 监督微调（SFT）：通过标注数据调整模型参数，优化特定任务。
* 指令微调（Instruction Tuning）：通过指令-输出的方式，使模型泛化到未见过的指令。
* 强化学习（RLHF）：利用人类反馈，使模型生成更符合人类偏好的结果。
**5. 如何让大模型输出更好的结果：**
* 强调了通过提供充分的上下文（prompt）来指导LLM生成更准确、更有针对性的结果。
**6. 大模型的问题：**
* 讨论了LLM的局限性，包括：
* 幻觉（产生虚假信息）。
* 偏见（受到训练数据中偏见的影响）。
* 过时（知识无法实时更新）。
**7. 检索增强生成（RAG）：**
* 介绍了RAG技术，用于解决大模型的信息过时和知识局限性问题。
* RAG的工作流程：
* 从外部数据库中检索相关信息。
* 将检索到的信息与输入结合，生成更准确、更可靠的输出。
* RAG的优势：
* 提升可解释性。
* 补充长尾知识。
* 保持信息及时性。
* 实现私有化部署。
**8. 思维链（CoT）**
* 介绍了思维链（Chain of Thought，CoT）技术。通过在生成答案之前，让模型逐步推理，从而提高模型的准确性和可解释性。
**9. 推理时扩展 (Test-time Scaling):**
* 展示了通过在推理过程中增加计算资源，以获得更好的结果，包括增加计算的“token”数量。
**10. 如何训练大模型自主生成思维链：**
* 强调了通过训练，让模型在解决问题时能够自主生成思维链。
**11. 监督学习 Vs. 强化学习：**
* 对比了监督学习和强化学习的优缺点：
* 监督学习：依赖于标注数据，但思维链的标注可能不唯一。
* 强化学习：通过奖励/惩罚机制进行学习，更能模拟人类学习方式。
**12. 应用案例：**
* 展示了LLM在各种时序数据分析任务中的应用，包括：
* 癫痫预测：分析脑电图（EEG）数据，预测癫痫发作。
* 电力系统分析：预测电力负荷、消耗，检测窃电等。
* 展示了在不同应用场景中，对模型的结构和训练方式做出的改进。
* 展示了具体的应用案例，例如：
* **评审叮当**，一个基于 LLM 的智慧评审平台。
* **Brant模型**，一个用于颅内脑信号分析的基础模型。
**13. 实验结果：**
* 展示了 PowerPM 模型在多个电力相关任务上的表现，验证了该模型的有效性。
**14. 总结：**
* 文档总结了LLM的发展趋势，预训练-微调范式，以及如何利用LLM解决实际问题。
* 强调了在时序数据分析中使用预训练-微调范式创建时序大模型的潜力。
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