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大语言模型（LLMs）已经成为 AI 时代的核心技术体系。从基础原理到训练、推理、微调与部署，形成了一整套技术栈。本文对 LLM 关键技术方向 进行系统梳理，便于学习路径规划与能力体系构建。
一、大模型的基础原理
理解 LLM，需要从模型基础入手，包括 Transformer 架构、注意力机制、位置编码、以及 Tokenizer 如何将文本转换为模型能够理解的 token 表示。
预训练数据集是大模型能力的根基，而近两年的趋势表明，增量预训练正在变得愈发重要：越来越多的模型不再从零训练，而是在通用大模型上二次注入行业领域知识。
- LLM 基础原理：Transformer 架构、Attention 机制、预训练范式
- Tokenizer：BPE、SentencePiece、tiktoken 等分词与 token 表示方式
- 位置编码（Positional Encoding）：Sinusoidal/Rotary（RoPE）等位置信息注入机制
- LLM 训练数据集：预训练语料、合成数据、指令数据、对齐强化数据
- 增量预训练（Continual Pre-training）：领域或行业知识增强方案
二、模型从“能说”到“会思考”
如果说基础模型让 LLM “能说会写”，那么进阶技术则让模型变得更加智能。
思维链（Chain-of-Thought, CoT）促使模型显式推理，而 MoE（Mixture-of-Experts）结构让大模型能够以更低成本获得更高容量。
与此同时，RAG（检索增强生成）开始弥补模型“知识时效性”的短板，让模型能够结合外部知识库进行回答。
多模态能力也在快速演进，LLM 正从“语言理解模型”走向“世界理解模型”。
工具调用与 Agent 的兴起，则开启了“能执行任务的模型”时代，而不仅是对话助手。LangChain 等 Agent/RAG 框架正在成为 AI 应用开发的基础设施。
- 思维链 CoT（Chain-of-Thought）：引导模型进行显式推理
- MoE（Mixture-of-Experts）架构：提升模型容量与性能比
- 多模态模型（MM-LLMs）：视觉、语音、视频输入能力
- RAG 检索增强生成：向量检索 + LLM 结合以提升知识准确性
- Agent 生态（LLM Agents）：规划、工具调用、自主任务执行
- LangChain 与向量检索：RAG 应用开发与知识库构建
- Prompt Engineering & Prompt Tuning：提示词工程与轻量训练技巧
三、大模型的训练与微调
大模型的训练不再是互联网公司与实验室的专属游戏，越来越多企业开始进行领域微调与知识注入。
全参数微调仍是最强方式，但成本高昂，因此 PEFT（参数高效微调）逐渐成为主流，包括 LoRA、QLoRA、Prefix/Prompt/Adapter 等技术，让企业能够以更低成本构建“自有模型”。
对齐训练是让模型“像人一样思考与表达”的关键，RLHF、RLAIF、DPO 等强化学习方法在提升模型安全性、偏好对齐和交互体验方面发挥核心作用。
与此同时，模型压缩、蒸馏与量化技术逐步成熟，让部署与落地变得更可控。
- LLM 训练体系：数据 → 预训练 → 对齐 → RLHF / RLAIF
- 强化学习（RL for LLMs）：RLHF、DPO、RLAIF、PPO 等对齐技术
- 微调（Fine-tuning）方法：全参微调、指令微调、领域微调
- PEFT（参数高效微调）：LoRA、QLoRA、Prefix/Prompt/Adapter Tuning
- 大模型压缩与量化：蒸馏、剪枝、量化（Int8/4/2bit）、结构化稀疏
- 角色扮演模型（Persona / Role-playing LLMs）：特定身份与人格对齐
四、推理、部署与加速
模型训练得好不够，能否高效、低成本地部署与推理，决定了它能否真正走向商业世界。
近年来最重要的突破之一是 KV Cache 推理加速，通过在多轮生成中重用注意力缓存，大幅提升长上下文推理效率。
FlashAttention、Speculative Decoding 等技术则不断突破推理性能瓶颈。
有限显存（VRAM）一直是大家部署大模型的痛点，因此量化推理、显存管理、混合精度、CPU/GPU Offloading 等技术价值凸显。
同时，分布式训练与部署技术体系也逐渐成熟，ZeRO、FSDP、Megatron、DeepSpeed、Mixture-of-Experts 并行架构，正在让百亿级模型训练不再不可企及。
- LLM 推理原理：解码策略、温度、Beam Search、采样技巧
- 推理加速：FlashAttention、Speculative Decoding、KV Cache 优化
- KV Cache 加速：长上下文推理核心技术
- 显存问题（VRAM Management）：Offload、PagedAttention、量化部署
- 分布式训练与推理：ZeRO、FSDP、Megatron、DeepSpeed、Tensor/Expert Parallel
- 软硬件依赖：GPU/TPU/NPU、CUDA、CuDNN、InfiniBand、集群调度
五、评测、幻觉与安全
随着模型走进企业与大众应用，模型评测与安全问题成为核心议题。
评测不再只是单一指标，而是涵盖知识性、推理能力、事实准确性、对话质量、代码可靠性等多维度。
同时，模型幻觉（Hallucination）依然是大模型可信落地的最大障碍，需要从模型、数据、推理策略与 RAG 结构等多方面进行缓解。
更具挑战的是，测试数据泄露问题正在影响评估真实性：模型是否真的“会做题”，还是“记住了答案”？这关系到模型研发的科学性与透明度。
- LLM 评测体系：能力、知识、推理、对话、代码、数学、指令遵循等多维 Benchmarks
- 数据泄露问题：测试集泄露、训练数据污染与评测失真
- 幻觉（Hallucination）检测与缓解
- 安全与对齐：有害内容规避、偏见、事实性提升、可信度增强
结语
大模型的技术链条：数据采集与处理 → 模型架构设计 → 训练与对齐机制 → 微调 → 推理部署 → 应用开发 → 评估与安全保障。
具备这一整套 端到端的大模型工程能力，意味着不仅能够构建和优化 LLM，还能将其高效落地到实际业务中，真正实现技术与商业价值的融合。
- Author:Fan Luo
- URL:https://fanluo.me/article/大模型-llm-关键技术-从基础到落地
- Copyright:All articles in this blog adopt BY-NC-SA agreement. Please indicate the source!
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