什么是大模型（LLMs）？一文讀懂什么是大模型

什么是大模型（LLMs）？

“大模型”（Large Language Models）通常指的是在人工智能領(lǐng)域中，具有大量參數(shù)的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型通過訓(xùn)練大規(guī)模的數(shù)據(jù)集來學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式和關(guān)系，從而在各種任務(wù)中表現(xiàn)出色。以下是對大模型的一些詳細(xì)解釋：

  1. 定義：
    • 大模型指的是參數(shù)數(shù)量龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型。參數(shù)數(shù)量通常從百萬到數(shù)十億，甚至更多。
  2. 類型：
    • 語言模型：如GPT-3、BERT等，用于自然語言處理任務(wù)，如文本生成、翻譯、問答等。
    • 視覺模型：如ResNet、VGG等，用于圖像識別、分類、生成等任務(wù)。
    • 多模態(tài)模型：結(jié)合文本、圖像、音頻等多種數(shù)據(jù)類型的模型，如CLIP。
  3. 訓(xùn)練：
    • 數(shù)據(jù)集：大模型需要大量的數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練，這些數(shù)據(jù)集通常包含數(shù)百萬到數(shù)十億級別的樣本。
    • 計(jì)算資源：訓(xùn)練大模型需要大量的計(jì)算資源，包括高性能的GPU或TPU集群。
    • 時(shí)間：訓(xùn)練過程可能需要數(shù)天、數(shù)周甚至數(shù)月的時(shí)間。
  4. 優(yōu)勢：
    • 強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力：大模型能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的模式和關(guān)系，從而在各種任務(wù)上取得更好的性能。
    • 泛化能力：通過在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，大模型通常具有較好的泛化能力，能夠適應(yīng)新的、未見過的數(shù)據(jù)。
    • 多功能性：一些大模型如GPT-3可以用于多種任務(wù)，無需針對特定任務(wù)進(jìn)行大量調(diào)整。
  5. 挑戰(zhàn)：
    • 計(jì)算成本：訓(xùn)練和部署大模型需要大量的計(jì)算資源，成本較高。
    • 數(shù)據(jù)需求：需要大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練，數(shù)據(jù)獲取和清洗可能是挑戰(zhàn)。
    • 可解釋性：大模型通常被認(rèn)為是“黑箱”，其內(nèi)部工作機(jī)制難以解釋。
    • 偏見和公平性：如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在偏見，大模型可能會放大這些偏見。
  6. 應(yīng)用：
    • 自然語言處理：如機(jī)器翻譯、文本摘要、對話系統(tǒng)等。
    • 計(jì)算機(jī)視覺：如圖像識別、目標(biāo)檢測、圖像生成等。
    • 推薦系統(tǒng)：如個(gè)性化推薦、廣告投放等。
    • 自動(dòng)駕駛：如物體檢測、路徑規(guī)劃等。
  7. 發(fā)展趨勢：
    • 模型規(guī)模擴(kuò)大：隨著計(jì)算資源的提升，模型的規(guī)模也在不斷擴(kuò)大。
    • 效率提升：研究者正在探索更高效的訓(xùn)練和推理方法，以降低成本。
    • 多任務(wù)學(xué)習(xí)：模型越來越傾向于能夠處理多種任務(wù)，而不僅僅是單一任務(wù)。
    • 倫理和監(jiān)管：隨著大模型的廣泛應(yīng)用，倫理和監(jiān)管問題也日益受到關(guān)注。

大模型是人工智能領(lǐng)域的重要發(fā)展方向，它們在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力，但同時(shí)也帶來了一系列挑戰(zhàn)和問題，需要研究者、開發(fā)者和政策制定者共同努力來解決。

下文從大模型的基本概念出發(fā)，對大模型領(lǐng)域容易混淆的相關(guān)概念進(jìn)行區(qū)分，并就大模型的發(fā)展歷程、特點(diǎn)和分類、泛化與微調(diào)進(jìn)行了詳細(xì)解讀，供大家在了解大模型基本知識的過程中起到一定參考作用。

本文目錄如下：

  • 大模型的定義
  • 大模型相關(guān)概念區(qū)分
  • 大模型的發(fā)展歷程
  • 大模型的特點(diǎn)
  • 大模型的分類
  • 大模型的泛化與微調(diào)
  • 什么是大型語言模型？
  • 第一個(gè)大型語言模型是什么？
  • 大型語言模型的類型有哪些？
  • 基于自編碼器的模型（Autoencoder-Based Model）
  • 列到序列模型（Sequence-to-Sequence Model）
  • 于Transformer的模型（Transformer-Based Models）
  • 歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（Recursive Neural Network Models）
  • 層模型（Hierarchical Models）
  • 型語言模型是如何工作的？
  • 嵌入（Word Embedding）
  • 位置編碼（Positional Encoding）
  • 自注意力機(jī)制（Self-Attention Mechanism）
  • 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed-forward Neural Network）
  • Transformers
  • 文本生成
  • 人類引導(dǎo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)提升人工智能性能
  • 大型語言模型的例子
  • BERT
  • GPT-4
  • 大型語言模型的未來

1.?大模型的定義

大模型是指具有大規(guī)模參數(shù)和復(fù)雜計(jì)算結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這些模型通常由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建而成，擁有數(shù)十億甚至數(shù)千億個(gè)參數(shù)。大模型的設(shè)計(jì)目的是為了提高模型的表達(dá)能力和預(yù)測性能，能夠處理更加復(fù)雜的任務(wù)和數(shù)據(jù)。大模型在各種領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，包括自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別和推薦系統(tǒng)等。大模型通過訓(xùn)練海量數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式和特征，具有更強(qiáng)大的泛化能力，可以對未見過的數(shù)據(jù)做出準(zhǔn)確的預(yù)測。

ChatGPT 對大模型的解釋更為通俗易懂，也更體現(xiàn)出類似人類的歸納和思考能力：大模型本質(zhì)上是一個(gè)使用海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其巨大的數(shù)據(jù)和參數(shù)規(guī)模，實(shí)現(xiàn)了智能的涌現(xiàn)，展現(xiàn)出類似人類的智能。

那么，大模型和小模型有什么區(qū)別？

小模型通常指參數(shù)較少、層數(shù)較淺的模型，它們具有輕量級、高效率、易于部署等優(yōu)點(diǎn)，適用于數(shù)據(jù)量較小、計(jì)算資源有限的場景，例如移動(dòng)端應(yīng)用、嵌入式設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)等。

而當(dāng)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和參數(shù)不斷擴(kuò)大，直到達(dá)到一定的臨界規(guī)模后，其表現(xiàn)出了一些未能預(yù)測的、更復(fù)雜的能力和特性，模型能夠從原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)并發(fā)現(xiàn)新的、更高層次的特征和模式，這種能力被稱為“涌現(xiàn)能力”。而具備涌現(xiàn)能力的機(jī)器學(xué)習(xí)模型就被認(rèn)為是獨(dú)立意義上的大模型，這也是其和小模型最大意義上的區(qū)別。

相比小模型，大模型通常參數(shù)較多、層數(shù)較深，具有更強(qiáng)的表達(dá)能力和更高的準(zhǔn)確度，但也需要更多的計(jì)算資源和時(shí)間來訓(xùn)練和推理，適用于數(shù)據(jù)量較大、計(jì)算資源充足的場景，例如云端計(jì)算、高性能計(jì)算、人工智能等。

2.?大模型相關(guān)概念區(qū)分：

大模型（Large Model,也稱基礎(chǔ)模型，即 Foundation Model），是指具有大量參數(shù)和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，能夠處理海量數(shù)據(jù)、完成各種復(fù)雜的任務(wù)，如自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別等。

超大模型：超大模型是大模型的一個(gè)子集，它們的參數(shù)量遠(yuǎn)超過大模型。

大語言模型（Large Language Model）：通常是具有大規(guī)模參數(shù)和計(jì)算能力的自然語言處理模型，例如 OpenAI 的 GPT-3 模型。這些模型可以通過大量的數(shù)據(jù)和參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，以生成人類類似的文本或回答自然語言的問題。大型語言模型在自然語言處理、文本生成和智能對話等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）：GPT 和 ChatGPT 都是基于 Transformer 架構(gòu)的語言模型，但它們在設(shè)計(jì)和應(yīng)用上存在區(qū)別：GPT 模型旨在生成自然語言文本并處理各種自然語言處理任務(wù)，如文本生成、翻譯、摘要等。它通常在單向生成的情況下使用，即根據(jù)給定的文本生成連貫的輸出。

ChatGPT：ChatGPT 則專注于對話和交互式對話。它經(jīng)過特定的訓(xùn)練，以更好地處理多輪對話和上下文理解。ChatGPT 設(shè)計(jì)用于提供流暢、連貫和有趣的對話體驗(yàn)，以響應(yīng)用戶的輸入并生成合適的回復(fù)。

3.?大模型的發(fā)展歷程

v2-dac33d82783a9ea11427f48e09d20b94_720w.webp

萌芽期（1950-2005）：以 CNN 為代表的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型階段

·?1956 年，從計(jì)算機(jī)專家約翰·麥卡錫提出“人工智能”概念開始，AI 發(fā)展由最開始基于小規(guī)模專家知識逐步發(fā)展為基于機(jī)器學(xué)習(xí)。

·?1980 年，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雛形 CNN 誕生。

·?1998 年，現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu) LeNet-5 誕生，機(jī)器學(xué)習(xí)方法由早期基于淺層機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，變?yōu)榱嘶谏疃葘W(xué)習(xí)的模型,為自然語言生成、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的深入研究奠定了基礎(chǔ)，對后續(xù)深度學(xué)習(xí)框架的迭代及大模型發(fā)展具有開創(chuàng)性的意義。

探索沉淀期（2006-2019）：以 Transformer 為代表的全新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型階段

·?2013 年，自然語言處理模型?Word2Vec 誕生，首次提出將單詞轉(zhuǎn)換為向量的“詞向量模型”，以便計(jì)算機(jī)更好地理解和處理文本數(shù)據(jù)。

·?2014 年，被譽(yù)為 21 世紀(jì)最強(qiáng)大算法模型之一的 GAN（對抗式生成網(wǎng)絡(luò)）誕生，標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)進(jìn)入了生成模型研究的新階段。

·?2017 年，Google 顛覆性地提出了基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)——Transformer 架構(gòu)，奠定了大模型預(yù)訓(xùn)練算法架構(gòu)的基礎(chǔ)。

·?2018 年，OpenAI 和 Google 分別發(fā)布了 GPT-1 與 BERT 大模型，意味著預(yù)訓(xùn)練大模型成為自然語言處理領(lǐng)域的主流。在探索期，以 Transformer 為代表的全新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，奠定了大模型的算法架構(gòu)基礎(chǔ)，使大模型技術(shù)的性能得到了顯著提升。

迅猛發(fā)展期（2020-至今）：以 GPT 為代表的預(yù)訓(xùn)練大模型階段

·?2020 年，OpenAI 公司推出了GPT-3，模型參數(shù)規(guī)模達(dá)到了 1750 億，成為當(dāng)時(shí)最大的語言模型，并且在零樣本學(xué)習(xí)任務(wù)上實(shí)現(xiàn)了巨大性能提升。隨后，更多策略如基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RHLF）、代碼預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)等開始出現(xiàn), 被用于進(jìn)一步提高推理能力和任務(wù)泛化。

·?2022 年 11 月，搭載了GPT3.5的 ChatGPT橫空出世，憑借逼真的自然語言交互與多場景內(nèi)容生成能力，迅速引爆互聯(lián)網(wǎng)。

·?2023 年 3 月，最新發(fā)布的超大規(guī)模多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型——GPT-4，具備了多模態(tài)理解與多類型內(nèi)容生成能力。在迅猛發(fā)展期，大數(shù)據(jù)、大算力和大算法完美結(jié)合，大幅提升了大模型的預(yù)訓(xùn)練和生成能力以及多模態(tài)多場景應(yīng)用能力。如 ChatGPT 的巨大成功,就是在微軟Azure強(qiáng)大的算力以及 wiki 等海量數(shù)據(jù)支持下，在 Transformer 架構(gòu)基礎(chǔ)上，堅(jiān)持 GPT 模型及人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）進(jìn)行精調(diào)的策略下取得的。

4.?大模型的特點(diǎn)

· 巨大的規(guī)模:?大模型包含數(shù)十億個(gè)參數(shù)，模型大小可以達(dá)到數(shù)百 GB 甚至更大。巨大的模型規(guī)模使大模型具有強(qiáng)大的表達(dá)能力和學(xué)習(xí)能力。

· 涌現(xiàn)能力：涌現(xiàn)（英語：emergence）或稱創(chuàng)發(fā)、突現(xiàn)、呈展、演生，是一種現(xiàn)象，為許多小實(shí)體相互作用后產(chǎn)生了大實(shí)體，而這個(gè)大實(shí)體展現(xiàn)了組成它的小實(shí)體所不具有的特性。引申到模型層面，涌現(xiàn)能力指的是當(dāng)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)突破一定規(guī)模，模型突然涌現(xiàn)出之前小模型所沒有的、意料之外的、能夠綜合分析和解決更深層次問題的復(fù)雜能力和特性，展現(xiàn)出類似人類的思維和智能。涌現(xiàn)能力也是大模型最顯著的特點(diǎn)之一。

· 更好的性能和泛化能力：?大模型通常具有更強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和泛化能力，能夠在各種任務(wù)上表現(xiàn)出色，包括自然語言處理、圖像識別、語音識別等。

· 多任務(wù)學(xué)習(xí):?大模型通常會一起學(xué)習(xí)多種不同的 NLP 任務(wù),如機(jī)器翻譯、文本摘要、問答系統(tǒng)等。這可以使模型學(xué)習(xí)到更廣泛和泛化的語言理解能力。

· 大數(shù)據(jù)訓(xùn)練: 大模型需要海量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練,通常在 TB 以上甚至 PB 級別的數(shù)據(jù)集。只有大量的數(shù)據(jù)才能發(fā)揮大模型的參數(shù)規(guī)模優(yōu)勢。

· 強(qiáng)大的計(jì)算資源: 訓(xùn)練大模型通常需要數(shù)百甚至上千個(gè) GPU,以及大量的時(shí)間,通常在幾周到幾個(gè)月。

· 遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練： 大模型可以通過在大規(guī)模數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，從而提高模型在新任務(wù)上的性能。

· 自監(jiān)督學(xué)習(xí)： 大模型可以通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)在大規(guī)模未標(biāo)記數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，從而減少對標(biāo)記數(shù)據(jù)的依賴，提高模型的效能。

·?領(lǐng)域知識融合： 大模型可以從多個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識，并在不同領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用，促進(jìn)跨領(lǐng)域的創(chuàng)新。

· 自動(dòng)化和效率：大模型可以自動(dòng)化許多復(fù)雜的任務(wù)，提高工作效率，如自動(dòng)編程、自動(dòng)翻譯、自動(dòng)摘要等。

5.?大模型的分類

按照輸入數(shù)據(jù)類型的不同，大模型主要可以分為以下三大類：

v2-442579f2183a20c335729d2e0276a93c_720w.webp

·?語言大模型（NLP）：是指在自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）領(lǐng)域中的一類大模型，通常用于處理文本數(shù)據(jù)和理解自然語言。這類大模型的主要特點(diǎn)是它們在大規(guī)模語料庫上進(jìn)行了訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)自然語言的各種語法、語義和語境規(guī)則。例如：GPT 系列（OpenAI）、Bard（Google）、文心一言（百度）。

·?視覺大模型（CV）：是指在計(jì)算機(jī)視覺（Computer Vision，CV）領(lǐng)域中使用的大模型，通常用于圖像處理和分析。這類模型通過在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，可以實(shí)現(xiàn)各種視覺任務(wù)，如圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、姿態(tài)估計(jì)、人臉識別等。例如：VIT 系列（Google）、文心UFO、華為盤古 CV、INTERN（商湯）。

· 多模態(tài)大模型：是指能夠處理多種不同類型數(shù)據(jù)的大模型，例如文本、圖像、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)。這類模型結(jié)合了 NLP 和 CV 的能力，以實(shí)現(xiàn)對多模態(tài)信息的綜合理解和分析，從而能夠更全面地理解和處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)。例如：DingoDB 多模向量數(shù)據(jù)庫（九章云極 DataCanvas）、DALL-E(OpenAI)、悟空畫畫（華為）、midjourney。

按照應(yīng)用領(lǐng)域的不同，大模型主要可以分為 L0、L1、L2 三個(gè)層級：

· 通用大模型 L0：是指可以在多個(gè)領(lǐng)域和任務(wù)上通用的大模型。它們利用大算力、使用海量的開放數(shù)據(jù)與具有巨量參數(shù)的深度學(xué)習(xí)算法，在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，以尋找特征并發(fā)現(xiàn)規(guī)律，進(jìn)而形成可“舉一反三”的強(qiáng)大泛化能力，可在不進(jìn)行微調(diào)或少量微調(diào)的情況下完成多場景任務(wù)，相當(dāng)于 AI 完成了“通識教育”。

· 行業(yè)大模型 L1：是指那些針對特定行業(yè)或領(lǐng)域的大模型。它們通常使用行業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練或微調(diào)，以提高在該領(lǐng)域的性能和準(zhǔn)確度，相當(dāng)于 AI 成為“行業(yè)專家”。

· 垂直大模型 L2：是指那些針對特定任務(wù)或場景的大模型。它們通常使用任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練或微調(diào)，以提高在該任務(wù)上的性能和效果。

6.?大模型的泛化與微調(diào)

模型的泛化能力：是指一個(gè)模型在面對新的、未見過的數(shù)據(jù)時(shí)，能夠正確理解和預(yù)測這些數(shù)據(jù)的能力。在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域，模型的泛化能力是評估模型性能的重要指標(biāo)之一。

什么是模型微調(diào)：給定預(yù)訓(xùn)練模型（Pre-trained model），基于模型進(jìn)行微調(diào)（Fine Tune）。相對于從頭開始訓(xùn)練(Training a model from scatch)，微調(diào)可以省去大量計(jì)算資源和計(jì)算時(shí)間，提高計(jì)算效率,甚至提高準(zhǔn)確率。

模型微調(diào)的基本思想是使用少量帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行再次訓(xùn)練，以適應(yīng)特定任務(wù)。在這個(gè)過程中，模型的參數(shù)會根據(jù)新的數(shù)據(jù)分布進(jìn)行調(diào)整。這種方法的好處在于，它利用了預(yù)訓(xùn)練模型的強(qiáng)大能力，同時(shí)還能夠適應(yīng)新的數(shù)據(jù)分布。因此，模型微調(diào)能夠提高模型的泛化能力，減少過擬合現(xiàn)象。

常見的模型微調(diào)方法：

·?Fine-tuning：這是最常用的微調(diào)方法。通過在預(yù)訓(xùn)練模型的最后一層添加一個(gè)新的分類層，然后根據(jù)新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)。

·?Feature augmentation：這種方法通過向數(shù)據(jù)中添加一些人工特征來增強(qiáng)模型的性能。這些特征可以是手工設(shè)計(jì)的，也可以是通過自動(dòng)特征生成技術(shù)生成的。

·?Transfer learning：這種方法是使用在一個(gè)任務(wù)上訓(xùn)練過的模型作為新任務(wù)的起點(diǎn)，然后對模型的參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)新的任務(wù)。

大模型是未來人工智能發(fā)展的重要方向和核心技術(shù)，未來，隨著 AI 技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的不斷拓展，大模型將在更多領(lǐng)域展現(xiàn)其巨大的潛力，為人類萬花筒般的 AI 未來拓展無限可能性。

本文將繼續(xù)深入探討大型語言模型（LLMs）的迷人世界，以及它們理解和生成類似人類語言的不可思議能力。我們將討論這些模型的歷史和演變，涉及到重要的里程碑，如GPT系列及其后繼模型。我們還將探索不同類型的LLMs、它們的應(yīng)用以及支撐許多先進(jìn)模型的Transformer架構(gòu)的內(nèi)部工作原理。此外，我們還將探討人類引導(dǎo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)等前沿進(jìn)展以及它如何提升人工智能性能。通過本文的閱讀，您將對大型語言模型有一個(gè)全面的了解，了解它們的巨大潛力以及這一開創(chuàng)性技術(shù)的令人興奮的未來。

那什么是大型語言模型？

當(dāng)我們談?wù)摯笮驼Z言模型時(shí)，我們指的是一種能夠以類似人類語言的方式“說話”的軟件。這些模型非常驚人——它們能夠獲取上下文并生成不僅連貫而且感覺像是來自真實(shí)人類的回復(fù)。

這些語言模型通過分析大量的文本數(shù)據(jù)并學(xué)習(xí)語言使用的模式來工作。它們利用這些模式生成的文本幾乎無法與人類所說或?qū)懙膬?nèi)容區(qū)分開來。

如果您曾與虛擬助手進(jìn)行聊天或與人工智能客戶服務(wù)代理進(jìn)行互動(dòng)，您可能會在不知不覺中與大型語言模型互動(dòng)過！這些模型有廣泛的應(yīng)用，從聊天機(jī)器人到語言翻譯到內(nèi)容創(chuàng)作等。

一些最令人印象深刻的大型語言模型由OpenAI開發(fā)。例如，它們的GPT-3模型擁有超過1750億個(gè)參數(shù)，能夠執(zhí)行摘要生成、問答甚至創(chuàng)作等任務(wù)！如果您仍然不確定這樣的模型有多好，我建議您自己嘗試一下Chat GPT。

第一個(gè)大型語言模型是什么？

正如我們前面提到的，當(dāng)談?wù)摯笮驼Z言模型時(shí)，我們基本上是在談?wù)撋瞄L生成類似人類語言的軟件。真正引起人們關(guān)注的第一個(gè)模型是OpenAI于2018年開發(fā)的GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型。眾所周知，ChatGPT基本上就是GPT-3.5。

GPT模型之所以如此特殊，是因?yàn)樗鞘着褂肨ransformer架構(gòu)的語言模型之一。這是一種能夠很好地理解文本數(shù)據(jù)中的長距離依賴關(guān)系的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型，使得該模型能夠生成高度連貫和上下文相關(guān)的語言輸出。擁有1.17億個(gè)參數(shù)的GPT模型對自然語言處理領(lǐng)域產(chǎn)生了重大影響，真正改變了游戲規(guī)則。

此后，我們見證了更大、更令人印象深刻的語言模型的發(fā)展，如GPT-2、GPT-3和BERT。這些模型能夠生成比GPT模型更復(fù)雜、更類似人類的文本。盡管GPT模型可能不再是最大或最好的模型，但它仍然是語言模型發(fā)展歷程中的重要里程碑，并對自然語言處理領(lǐng)域產(chǎn)生了重大影響。

大型語言模型的類型有哪些？

有幾種不同類型的大型語言模型，每種類型都有其自身的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。

基于自編碼器的模型（Autoencoder-Based Model）

一種類型的大型語言模型是基于自編碼器的模型，它通過將輸入文本編碼為較低維度的表示，然后根據(jù)該表示生成新的文本。這種類型的模型在文本摘要或內(nèi)容生成等任務(wù)中表現(xiàn)出色。

序列到序列模型（Sequence-to-Sequence Model）

另一種類型的大型語言模型是序列到序列模型，它接收一個(gè)輸入序列（比如一個(gè)句子）并生成一個(gè)輸出序列（比如翻譯成另一種語言）。這些模型通常用于機(jī)器翻譯和文本摘要。

基于Transformer的模型（Transformer-Based Models）

基于Transformer的模型是另一種常見的大型語言模型類型。這些模型使用一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，非常擅長理解文本數(shù)據(jù)中的長距離依賴關(guān)系，使其在生成文本、翻譯語言和回答問題等各種語言任務(wù)中非常有用。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（Recursive Neural Network Models）

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被設(shè)計(jì)用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如句子的句法結(jié)構(gòu)表示。這些模型對情感分析和自然語言推理等任務(wù)非常有用。

分層模型（Hierarchical Models）

最后，分層模型被設(shè)計(jì)用于處理不同粒度級別的文本，例如句子、段落和文檔。這些模型用于文檔分類和主題建模等任務(wù)。

大型語言模型是如何工作的？

最知名的大型語言模型（LLM）架構(gòu)是Transformer架構(gòu)。典型的Transformer模型在處理輸入數(shù)據(jù)時(shí)有四個(gè)主要步驟，我們將逐一討論每個(gè)步驟：

首先，模型進(jìn)行詞嵌入，將單詞轉(zhuǎn)換為高維向量表示。然后，數(shù)據(jù)通過多個(gè)Transformer層進(jìn)行傳遞。在這些層中，自注意機(jī)制在理解序列中單詞之間的關(guān)系方面起著關(guān)鍵作用。最后，在經(jīng)過Transformer層的處理后，模型通過根據(jù)學(xué)到的上下文預(yù)測序列中最可能的下一個(gè)單詞或標(biāo)記來生成文本。

v2-69cb718b62b3fff647dda0b00c30474f_720w.webp

詞嵌入（Word Embedding）

構(gòu)建大型語言模型時(shí)，詞嵌入是至關(guān)重要的第一步。它將單詞表示為高維空間中的向量，使得相似的單詞被歸為一組。這有助于模型理解單詞的含義，并基于此進(jìn)行預(yù)測。

v2-5646f07bd0839a932a4212de11962478_720w.webp

例如，考慮到單詞”貓”和”狗”，這兩個(gè)詞通常會比與之無關(guān)的另一對詞，如”貓”和”漢堡”更接近。這些單詞在它們都是常見的寵物，并且通常與毛茸茸和友好相關(guān)聯(lián)方面具有相似性。在詞嵌入中，這些詞將被表示為在向量空間中彼此接近的向量。這使得模型能夠認(rèn)識到這兩個(gè)詞具有相似的含義，并可以在類似的語境中使用。有了這些說法，詞嵌入的過程是如何執(zhí)行的呢？

創(chuàng)建詞嵌入涉及對大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，例如新聞文章或書籍。在訓(xùn)練過程中，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)根據(jù)單詞在句子中的前后出現(xiàn)的詞來預(yù)測其在給定上下文中出現(xiàn)的可能性。通過這個(gè)過程學(xué)習(xí)到的向量捕捉了語料庫中不同單詞之間的語義關(guān)系。類似的方法也適用于”國王”、”皇后”、”男人”和”女人”這樣的詞。

v2-8b5513c61f3e9361ff1ea37a0bb3a234_720w.webp

一旦創(chuàng)建了詞嵌入，它們可以作為輸入傳遞給在特定語言任務(wù)上進(jìn)行訓(xùn)練的更大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如文本分類或機(jī)器翻譯。通過使用詞嵌入，模型能夠更好地理解單詞的含義，并基于這種理解做出更準(zhǔn)確的預(yù)測。

位置編碼（Positional Encoding）

位置編碼是幫助模型確定單詞在序列中的位置的技術(shù)。它與單詞的含義以及它們之間的關(guān)系無關(guān)，例如”貓”和”狗”之間的相似性。相反，位置編碼主要用于跟蹤單詞的順序。例如，當(dāng)將句子”我喜歡貓”輸入到模型時(shí)，位置編碼可以幫助模型區(qū)分”我”是在句子的開頭，而”貓”是在句子的結(jié)尾。這對于模型理解上下文和生成連貫的輸出非常重要。

位置編碼使用一系列特定模式的向量來表示單詞的位置。這些向量與詞嵌入的向量相加，以獲得包含位置信息的表示。通過這種方式，模型能夠?qū)卧~的位置作為輸入的一部分，并在生成輸出時(shí)保持一致。

自注意力機(jī)制（Self-Attention Mechanism）

自注意力機(jī)制是Transformer模型的核心組成部分。它允許模型在生成輸出時(shí)，有效地在輸入序列的不同位置進(jìn)行交互和關(guān)注。自注意力機(jī)制的關(guān)鍵思想是計(jì)算輸入序列中每個(gè)單詞之間的相關(guān)性，并將這些相關(guān)性用于權(quán)衡模型在每個(gè)位置的關(guān)注程度。

具體來說，自注意力機(jī)制計(jì)算每個(gè)單詞與其他單詞之間的相似度，然后將這些相似度轉(zhuǎn)化為注意力權(quán)重。這些權(quán)重決定了模型在生成輸出時(shí)對不同位置的輸入進(jìn)行關(guān)注的程度。這種自注意力機(jī)制使得模型能夠根據(jù)輸入序列中的上下文信息靈活地調(diào)整輸出的生成。

自注意力機(jī)制的引入是Transformer模型相對于傳統(tǒng)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的一個(gè)重大突破。傳統(tǒng)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理長序列時(shí)容易出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸問題，而自注意力機(jī)制使得Transformer模型能夠更好地捕捉長距離依賴關(guān)系。

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed-forward Neural Network）

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對每個(gè)位置的表示進(jìn)行進(jìn)一步的處理。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由多個(gè)全連接層組成的，其中每個(gè)層都有一組參數(shù)，用于將輸入進(jìn)行非線性變換。這個(gè)過程可以幫助模型在生成輸出時(shí)引入更多的復(fù)雜性和靈活性。

Transformers

高級大型語言模型采用了一種稱為Transformer的特定架構(gòu)。將Transformer層視為傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層之后的獨(dú)立層。實(shí)際上，Transformer層通常作為附加層添加到傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中，以提高LLM在自然語言文本中建模長距離依賴性的能力。

Transformer層通過并行處理整個(gè)輸入序列而不是順序處理來工作。它由兩個(gè)基本組件組成：自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

v2-73e93303b7e84350ff5df41aafe67cdd_720w.webp

自注意力機(jī)制允許模型為序列中的每個(gè)單詞分配一個(gè)權(quán)重，取決于它對預(yù)測的重要性。這使得模型能夠捕捉單詞之間的關(guān)系，而不考慮它們之間的距離。

v2-f89639eea790b5fd51c1aff15e335ee4_720w.webp

因此，在自注意力層完成序列處理后，位置逐個(gè)前饋層接受輸入序列中的每個(gè)位置并獨(dú)立處理它。對于每個(gè)位置，全連接層接收該位置上的標(biāo)記（單詞或子詞）的向量表示。這個(gè)向量表示是前面的自注意力層的輸出。這個(gè)上下文中的全連接層用于將輸入向量表示轉(zhuǎn)換為更適合模型學(xué)習(xí)單詞之間復(fù)雜模式和關(guān)系的新向量表示。

在訓(xùn)練過程中，Transformer層的權(quán)重被重復(fù)更新，以減小預(yù)測輸出與實(shí)際輸出之間的差異。這是通過反向傳播算法完成的，類似于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的訓(xùn)練過程。

文本生成

通常是由LLM模型執(zhí)行的最后一步；在LLM經(jīng)過訓(xùn)練和微調(diào)之后，該模型可以用于根據(jù)提示或問題生成高度復(fù)雜的文本。模型通常通過種子輸入進(jìn)行”預(yù)熱”，種子輸入可以是幾個(gè)單詞、一個(gè)句子，甚至是一個(gè)完整的段落。然后，LLM利用其學(xué)到的模式生成一個(gè)連貫且與上下文相關(guān)的回答。

文本生成依賴于一種稱為自回歸的技術(shù)，即模型根據(jù)它已生成的先前單詞逐個(gè)生成輸出序列的每個(gè)單詞或標(biāo)記。模型利用在訓(xùn)練期間學(xué)到的參數(shù)來計(jì)算下一個(gè)單詞或標(biāo)記的概率分布，然后選擇最有可能的選擇作為下一個(gè)輸出。

v2-152f926f7cb7ef0b4f738292f09b22a4_720w.webp

人類引導(dǎo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)提升人工智能性能

大型語言模型領(lǐng)域最令人著迷的發(fā)展之一是引入了人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。這種前沿技術(shù)使得LLM能夠通過人類的反饋進(jìn)行學(xué)習(xí)和改進(jìn)，使它們在各種應(yīng)用中成為更加動(dòng)態(tài)和強(qiáng)大的工具。

v2-46e7388e6656782b15d41a31c14bb1ba_720w.webp

一般而言，人類引導(dǎo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)意味著由人提供給機(jī)器學(xué)習(xí)模型的一種持續(xù)反饋形式。這種反饋可以是明確的或隱含的。對于LLM來說，如果模型返回錯(cuò)誤答案，人類用戶可以糾正模型，從而提高模型的整體性能。

例如，如果LLM生成的文本在語法上或語義上不正確，人類可以向LLM提供反饋，指出生成的文本的哪些部分是正確的或不正確的。人類用戶甚至可以解釋或定義模型不理解的給定單詞的含義。然后，LLM可以利用這個(gè)反饋調(diào)整其參數(shù)，并改進(jìn)在生成更符合期望結(jié)果的文本方面的性能。

大型語言模型的例子

BERT

BERT是谷歌開發(fā)的一種預(yù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，全稱為Transformer編碼器表示的雙向。它旨在理解和生成自然語言。

v2-07842c9f21615b7869b0619e599a93b9_720w.webp

BERT利用雙向Transformer架構(gòu)，這意味著它可以正向和反向處理輸入文本，以更好地理解單詞之間的上下文和關(guān)系。

BERT在許多任務(wù)中被使用，如問答、情感分析、命名實(shí)體識別和文本分類。它在多個(gè)基準(zhǔn)測試中取得了最先進(jìn)的結(jié)果，包括斯坦福問答數(shù)據(jù)集（SQuAD）和GLUE（通用語言理解評估）基準(zhǔn)。

作為比較措施，BERT base有1.1億個(gè)參數(shù)，而更復(fù)雜的BERT large有3.45億個(gè)參數(shù)。

GPT-4

OpenAI推出了GPT系列的最新創(chuàng)新：GPT-4，全稱為生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer 4。這個(gè)突破性的大型語言模型比其前身GPT-3的1750億個(gè)參數(shù)更高，達(dá)到了驚人的1萬億個(gè)參數(shù)。

v2-58b5975dc41b1e0f9380ea0a48cd0228_720w.webp

GPT-4的關(guān)鍵優(yōu)勢與GPT-3類似，在大量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行了廣泛的預(yù)訓(xùn)練，使其能夠?qū)W習(xí)極其多樣的語言特征和關(guān)系。因此，可以使用相對較少的示例對GPT-4進(jìn)行特定自然語言處理任務(wù)的微調(diào)，使其成為一種非常高效和多功能的工具，適用于各種應(yīng)用。

要真正欣賞GPT-4的能力，可以考慮一下它比GPT-3強(qiáng)大500倍的事實(shí)，而GPT-3是OpenAI用來開發(fā)ChatGPT的語言模型。這種令人印象深刻的AI領(lǐng)域進(jìn)步承諾帶來更接近人類的準(zhǔn)確回答，徹底改變我們與人工智能互動(dòng)和受益的方式。

大型語言模型的未來

關(guān)于大型語言模型的未來，最令人興奮的是它們將不斷變得更加善于理解和回應(yīng)我們?nèi)祟?。很快，它們將變得非常高效，我們可以在幾乎任何設(shè)備上使用它們，比如手機(jī)甚至小型設(shè)備。它們還將成為特定領(lǐng)域的專家，如醫(yī)學(xué)或法律，這非?？?。

但這還不是全部。這些語言模型將能夠處理不僅是文本，還包括圖像和聲音，并且將使用世界各地的語言。此外，人們正在努力確保這些AI模型是公平和負(fù)責(zé)任的，以使其更加開放和減少偏見。

總之，這些語言模型將成為我們驚人的伙伴，幫助我們完成各種任務(wù)，并以無數(shù)方式使我們的生活變得更輕松。