大语言模型背后的黑科技：你真的了解吗？

大语言模型背后的黑科技：你真的了解吗？

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1.

https://blog.csdn.net/liuhenghui5201/article/details/138976605

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/338817680

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https://blog.csdn.net/earthbingshi/article/details/139704509

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https://cloud.baidu.com/article/3327385

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https://blog.csdn.net/m0_63260018/article/details/135057029

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https://blog.csdn.net/dongtuoc/article/details/137797026

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https://cloud.baidu.com/article/3368598

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https://juejin.cn/post/7309921468011134985

9.

https://www.cnblogs.com/mantch/p/11591937.html

2022年11月30日，OpenAI发布了一款名为ChatGPT的AI聊天机器人，它迅速成为史上最快达到100万用户的线上产品之一。这款能够与人类流畅对话、创作文章、编写代码的AI，让全世界为之震撼。那么，这个看似神奇的AI背后究竟隐藏着怎样的原理呢？今天，就让我们一起揭开大语言模型的神秘面纱。

大语言模型（LLM，Large Language Model）是用于执行自然语言相关任务的深度学习模型。简单来说，给模型输入一些文本内容，它就能返回相应的输出。这些任务可以是续写、分类、总结、改写、翻译等等。

大语言模型的“大”主要体现在两个方面：

• 训练数据巨大：以GPT3为例，它的训练数据来自广泛的互联网文本语料，如电子书、新闻文章、博文、论文、百科、社交媒体帖子等。
• 参数量巨大：参数在模型中用于刻画从庞大训练数据集中学习到的规律，决定模型如何响应输入数据。随着参数增加，模型能力增强，甚至能创造出全新的内容。例如，GPT系列的参数从GPT1的1.17亿增长到GPT3的1750亿。

在Transformer架构出现之前，语言模型主要使用循环神经网络（RNN）。但RNN存在顺序处理、无法并行计算和难以处理长序列的问题。

Transformer通过自注意力机制和位置编码解决了这些问题，实现了对所有输入词的同时关注和理解，以及长距离依赖性的捕获。

编码器（Encoder）工作流程

1. 输入TOKEN化：将输入的文本拆分成计算机能处理的TOKEN，每个TOKEN被转换为一串整数，作为其在词汇表中的索引。
2. 嵌入层（Embedding Layer）：将TOKEN化的整数序列转换为向量表示，这些向量（通常称为词嵌入）捕获词汇之间的语法和语义关系。
3. 位置编码（Positional Encoding）：向嵌入向量中添加位置信息，以确保模型能够理解词在句子中的顺序。位置编码是与嵌入向量具有相同维度的向量，并通过特定的数学函数生成。
4. 自注意力机制（Self-Attention Mechanism）：编码器中的核心部分，用于捕捉输入序列中的关键特征。通过计算每个词与其他所有词之间的相关性来确定注意力权重。
5. 多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）：将自注意力机制应用于多个不同的“头”或子空间。每个头关注输入数据的不同方面，从而增强模型的表达能力。
6. 前馈神经网络（Feed Forward Neural Network）：对多头自注意力的输出进行进一步的数值变换，这有助于模型捕捉更复杂的模式和关系。
7. 堆叠编码器（Stacked Encoders）：通过将多个编码器堆叠在一起，模型能够在不同层级上理解输入数据。每个编码器都处理前一个编码器的输出，从而逐步提炼和抽象化信息。

解码器（Decoder）工作流程

1. 接收特殊起始符号：解码器接收一个表示输出序列开头的特殊符号作为初始输入。
2. 嵌入层和位置编码：与编码器类似，解码器也使用嵌入层将输入TOKEN转换为向量表示，并添加位置编码。
3. 带掩码的自注意力机制：为了避免解码器在生成过程中“作弊”，使用掩码机制遮盖住未来的词，确保模型只能基于已生成的内容进行预测。

大语言模型采用无监督学习方式，从互联网文本语料中学习语言规律。这种学习方式不需要人工标注的数据，而是让模型自主发现文本中的模式。

预训练阶段

预训练的目标是让模型能够理解自然语言的结构和语义，从而在后续的监督学习任务中获得更好的性能。

预训练采用自回归模型（AutoRegressive Model），即给定一个上下文（context），预测下一个词（next word）。自回归模型可以通过训练数据中的词频信息学习到词汇之间的条件概率。

微调阶段

微调的目标是根据标注的数据，优化模型以满足特定的任务需求。微调采用多标签回归（Multi-label Regression），即给定一个标签（label），预测多个词（multiple words）。多标签回归可以通过训练数据中的标签信息学习到词汇之间的关系。

尽管大语言模型已经展现出惊人的能力，但仍然存在一些局限性：

1. 计算资源需求巨大：训练和运行大语言模型需要庞大的计算资源，这限制了其普及和应用范围。
2. 理解能力有限：虽然模型能够生成看似合理的文本，但在深层次理解和推理方面仍显不足。
3. 偏见和错误：模型可能会放大训练数据中的偏见，或者生成错误信息。

未来的发展方向可能包括：

• 更高效的架构：研究更轻量级的模型架构，降低计算资源需求。
• 多模态融合：将文本、图像、音频等多种信息源融合，提升模型的综合理解能力。
• 可解释性增强：开发更透明的模型，让用户能够理解AI决策的依据。

大语言模型作为人工智能领域的重要突破，正在不断推动技术边界向前发展。虽然目前仍存在诸多挑战，但随着研究的深入和技术的进步，我们有理由相信，未来的AI将在更多领域展现无限可能。