LLM大模型的演进与发展

LLM大模型的演进与发展

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/2401_82469710/article/details/140065000

2023年，大语言模型（LLM）无疑是AI领域中最热门的话题。本文将从多个维度全面梳理LLM的发展历程、工作原理、使用方法以及未来方向，帮助读者系统地理解这一前沿技术。

1. 什么是LLM？

大语言模型（LLM）是Large Language Model的简称。与传统的小模型不同，LLM能够在一个模型中解决多种NLP任务。其发展经历了以下几个重要阶段：

• 1966年：ELIZA基于模版匹配的“智能系统”
• 1980s-1990s：基于统计的语言模型
• 2000s：神经网络开始应用于NLP，主要技术是RNN及其变体
• 2017年：Transformer架构的提出
• 2018年：BERT的出现，标志着NLP领域的重大突破
• 2020年：GPT-3的发布，参数量达到1,750亿
• 2022年：ChatGPT的推出，将LLM推向大众视野

2. LLM为什么能出现？

LLM的出现并非偶然，而是技术积累和市场需求共同作用的结果。从技术角度看，以下几个因素推动了LLM的发展：

• 算法突破：Transformer架构的提出，解决了长序列处理的难题
• 算力提升：GPU和TPU等高性能计算设备的普及
• 数据规模：互联网产生的海量文本数据
• 理论支撑：Scaling Laws理论的验证，证明了模型规模与性能之间的幂律关系

从商业角度看，openAI对ChatGPT的大力推广和商业化运营，使其迅速成为全球现象级应用。据国盛证券估算，ChatGPT每日运行成本高达数万美元，但其带来的用户价值和商业前景使其成为值得投入的项目。

3. LLM为什么能起作用？

LLM的强大能力主要源于以下几个方面：

• 大规模训练数据：获取了广泛的知识基础
• 大规模参数量：提供了强大的记忆能力
• Transformer算法：具备优秀的推理和决策能力
• 人类对齐机制：通过强化学习和奖励模型确保输出符合人类标准

4. 如何使用LLM？

使用LLM主要涉及以下几个方面：

4.1 Prompt工程

Prompt工程是优化LLM输出的关键技术，通过精心设计的提示词，可以引导模型生成更准确、更符合需求的回答。常见的Prompt工程方法包括：

• 思维链（CoT）：通过逐步推理解决问题
• 思维树：探索多个推理分支
• 思维图：形成复杂的思维网络
• 思维算法：不断演化和改进思考过程

4.2 RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成的技术，通过从外部知识库中获取相关信息来增强LLM的能力。其主要流程包括：

1. 文档预处理：处理各种格式的文档
2. 文本切分：将大段文章切分为合适的文本块
3. Embedding：将文本转换为向量表示
4. 检索：从知识库中检索相关文本
5. 生成：基于检索结果生成最终答案

4.3 微调

对于特定领域的应用，直接使用通用LLM可能无法满足需求，这时可以采用微调的方法。常见的微调方法包括：

• Prefix Tuning：在输入token前添加任务相关的虚拟token
• Prompt Tuning：在输入层添加可学习的prompt tokens
• P-Tuning：使用连续可微的虚拟token
• LoRA：通过低秩分解来模拟参数变化
• MAM Adapter：在Transformer层添加适配器模块
• UniPELT：结合LoRA、Prefix Tuning和Adapter的组合方法

5. 未来方向

LLM的未来发展方向主要包括：

5.1 思维方式（系统1/2）

当前的LLM主要具备快速、本能的思维能力（系统1），但缺乏深入思考和复杂决策的能力（系统2）。未来的发展方向是增强LLM的系统2能力，使其能够进行更深入的推理和决策。

5.2 多模态

多模态是LLM发展的重要方向，通过整合文本、图像、音频等多种模态的信息，可以显著提升LLM的能力。Google的Gemini就是一个典型的多模态大模型，能够在训练阶段同时处理多种模态的数据。

5.3 GPTs应用商店

OpenAI推出的GPTs应用商店，让用户可以根据自己的需求打造定制化的LLM应用，省去了从需求收集到应用发布的整个流程。这为开发者提供了极大的便利，也开启了AI应用的新模式。

5.4 Agent

Agent框架为LLM的应用提供了一个全新的思路，通过规划、搜索、决策和执行等步骤，使LLM能够像人类一样完成复杂的任务。这种框架不仅适用于单个应用，也可以扩展到更复杂的系统中。

5.5 LLM OS

将LLM类比为一个操作系统，可以更好地理解其未来的发展方向。LLM OS将具备以下特点：

• 应用生态：像Windows一样拥有丰富的应用生态
• 知识存储：通过上下文窗口和RAG实现类似内存的功能
• 工具集成：能够调用各种外部工具和API

总结

LLM作为AI领域的重大突破，正在改变我们与计算机交互的方式。从基础的Prompt工程到复杂的多模态应用，LLM展现出巨大的潜力和广阔的应用前景。随着技术的不断进步，我们有理由相信，LLM将在未来的智能社会中扮演越来越重要的角色。