LLM入门指南：AI新手必读教程
大语言模型从RNN演进至Transformer，其自注意力机制实现并行计算与长距离依赖捕获。主流架构包括BERT、GPT等，其中Decoder-only模型擅长生成任务。通过API及LangChain框架可调用GPT-3 5、DeepSeek-R1等模型进行实际应用，推动了自然语言处理的发展。
本文带你深入了解大语言模型（LLM）从技术演进到实际应用的完整路径，从底层原理到产品封装，一次讲透。
一、LLM 技术演进：从 RNN 到 Transformer 的突破
自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，其研究内容涵盖分词（Tokenization）、文本分类（Text Classification）、情感分析（Sentiment Analysis）、实体命名（Named Entity Recognition）和文本摘要（Topic Modeling）。这些方向的底层技术基础均源于 RNN 神经网络，并在此基础上催生了基于 encoder-decoder 结构的 Seq2seq 模型。
然而，RNN 在处理长文本时存在固有缺陷：它必须逐步计算每个词元（token）之间的依赖关系，不仅导致长文本信息丢失或遗忘，而且每一步计算只能顺序执行，无法实现并行运算。
2017 年，Google 发布了 Transformer 架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络架构，核心目标是处理序列数据。它擅长捕获长距离的元素依赖相关性，并且支持并行运算。Transformer 由编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分组成，其结构借鉴了 Seq2seq 模型，成功克服了 RNN 的内在缺点。
- 自注意力机制：让模型直接关注序列中任意两个位置的关系，解决了长距离依赖问题。
- 并行计算：所有 token 可以同时参与计算，训练速度大幅提升。
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