AI 大神Karpathy再发LLM入门介绍视频，入门必看！

主要观点总结

本文详细介绍了大型语言模型（LLM）和ChatGPT的背后技术，包括预训练、有监督微调、强化学习等阶段。总结了LLM的认知特性和局限性，包括幻觉、知识边界检测等问题。文章还探讨了LLM的未来发展趋势，如多模态、Agent智能体等。最后，提供了获取LLM模型资源和使用方式的信息。

关键观点总结

关键观点1: LLM包括预训练、有监督微调和强化学习等阶段，其中预训练是模型学习的基础，有监督微调使模型适应特定任务，而强化学习进一步提升模型性能。

详细介绍了LLM的三个阶段

关键观点2: LLM具有强大的认知特性，但也存在局限性，如幻觉、知识边界问题等。用户在使用时应谨慎，并进行人工检查和验证。

详细解释了LLM的认知特性和局限性

关键观点3: LLM的未来发展趋势包括多模态、Agent智能体、无处不在的隐形化等。这些趋势将使得LLM更深入地融入我们的生活和工作。

阐述了LLM的未来发展趋势

关键观点4: 可以使用专有模型和开源模型来使用LLM。对于专有模型，需要访问相关公司的官方网站或平台；对于开源模型，可以使用推理服务提供商或本地应用程序。

提供了使用和获取LLM的方式

关键观点5: ChatGPT的本质是数据标注员的神经网络模拟器，遵循标注指南生成回应。虽然LLM存在局限性，但其优势在于能显著加速工作效率并在各领域创造价值。

总结了ChatGPT的本质和LLM的优势

文章预览

卧槽，来了朋友们，Karpathy 三个半小时 LLM 入门课程，如果想入门了解LLM的话必看这个视频。详细介绍 LLM 训练的全部过程，包括预训练、有监督微调和强化学习。　 　 预训练：数据、分词、Transformer神经网络的输入输出和内部结构、推理、GPT-2训练示例、Llama 3.1基础推理示例 有监督微调：对话数据、"LLM心理学"：幻觉、工具使用、知识/工作记忆、自我认知、模型需要token来思考、拼写、参差不齐的智能 强化学习：熟能生巧、DeepSeek-R1、AlphaGo、RLHF。 　 视频是23年十月那个视频的强化版本，讲的更加详细，即使没有技术背景也可以看懂。 将提供对ChatGPT等LLM完整训练流程的直观理解，包含许多示例，并可能帮助你思考当前的能力、我们所处的位置以及未来的发展方向。　 　 下面是Gemini的详细总结，而且包含了时间轴， 我也翻译了完整的视频， 下载 ………………………………