Deep Dive into LLMs like ChatGPT - 课程介绍

课程概述

这是一个面向普通观众的大型语言模型（Large Language Model, LLM）AI技术深度讲座，主要讲解支持ChatGPT及相关产品的技术原理。课程全面覆盖了模型开发的完整训练栈，包括如何理解模型的"心理学"思维模型，以及如何在实际应用中最好地使用它们。

发布日期: 2025年2月6日
观看次数: 3,899,830次

讲师介绍

Andrej Karpathy 是一位在AI领域有着丰富经验的专家：

• OpenAI创始成员（2015年）
• 特斯拉AI高级总监（2017-2022年）
• 现为Eureka Labs创始人，正在建立一所AI原生学校

讲师目标: 提升大众对AI最新技术的认知和理解，赋能人们在工作中有效使用最新最好的AI技术。

更多信息:

• 个人网站: https://karpathy.ai/
• Twitter: https://x.com/karpathy

课程章节

基础概念部分

00:00:00 introduction

课程介绍

00:01:00 pretraining data (internet)

预训练数据（互联网数据）

00:07:47 tokenization

分词技术

00:14:27 neural network I/O

神经网络输入/输出

00:20:11 neural network internals

神经网络内部结构

00:26:01 inference

推理过程

模型训练部分

00:31:09 GPT-2: training and inference

GPT-2：训练与推理

00:42:52 Llama 3.1 base model inference

Llama 3.1基础模型推理

00:59:23 pretraining to post-training

从预训练到后训练

01:01:06 post-training data (conversations)

后训练数据（对话数据）

高级特性部分

01:20:32 hallucinations, tool use, knowledge/working memory

幻觉现象、工具使用、知识/工作记忆

01:41:46 knowledge of self

自我认知

01:46:56 models need tokens to think

模型需要token来思考

02:01:11 tokenization revisited: models struggle with spelling

重访分词：模型在拼写方面的困难

02:04:53 jagged intelligence

不规则智能

强化学习部分

02:07:28 supervised finetuning to reinforcement learning

从监督微调到强化学习

02:14:42 reinforcement learning

强化学习

02:27:47 DeepSeek-R1

DeepSeek-R1模型

02:42:07 AlphaGo

AlphaGo案例

02:48:26 reinforcement learning from human feedback (RLHF)

基于人类反馈的强化学习

总结部分

03:09:39 preview of things to come

未来展望

03:15:15 keeping track of LLMs

跟踪LLM发展

03:18:34 where to find LLMs

在哪里找到LLM

03:21:46 grand summary

总结

课程特点

1. 全面系统: 从基础的数据预处理到高级的强化学习，涵盖LLM的完整技术栈
2. 实践导向: 不仅讲解理论，还包括如何实际应用这些模型
3. 深入浅出: 面向普通观众，但不失技术深度
4. 前沿内容: 包含最新的模型如Llama 3.1、DeepSeek-R1等

适合人群

• AI/机器学习初学者想要系统了解LLM技术
• 开发者希望深入理解ChatGPT等产品的底层原理
• 对AI技术感兴趣的普通观众
• 需要在工作中应用LLM的专业人士

学习收获

通过学习这个课程，您将能够：

• 理解大型语言模型的工作原理
• 掌握从数据预处理到模型部署的完整流程
• 了解如何有效使用LLM解决实际问题
• 认识到LLM的能力边界和局限性
• 跟踪和评估最新的LLM发展动态