什么是大语言模型（LLM）？

在本文中，我们深入研究了大型语言模型LLM的构成。我们将深入探讨它复杂的设计、令人惊叹的训练过程、跨领域的众多用途、它面临的困难以及它迫使我们面对的道德困境。

描述大语言模型：
大模型LLM是复杂的人工智能 (AI) 模型，可以理解和生成人类语言。这些深度学习模型的特点是规模巨大，通常由数十亿个参数组成。这些参数是模型的可教授组件，使其能够识别自然语言中的复杂模式、语法约定和上下文交互。

大规模基于文本的模型 (LLM) 使用来自各种来源（包括书籍、论文、网站等）的大量文本数据进行训练。由于广泛接触各种语言用法，这些模型可以理解人类交流中固有的语法、语义，甚至某种程度的推理。

大模型通常要经过两轮基本培训：

• 预训练阶段：模型在预训练阶段接触广泛且多样化的文本数据集。它学习根据前面的单词来预测短语中的下一个单词。在此过程中，该模型可以了解语言的语言结构和统计趋势。
• 微调：预训练之后是对某些活动或领域的微调。这需要在与特定应用相关的更集中的数据集上训练模型，例如翻译、摘要或问答。通过这样做，可以对模型的输出进行微调，使其最适合特定的工作。

LLM的架构结构
在复杂的人工智能领域，没有什么发展比大型语言模型 (LLM) 更能吸引全世界的兴趣。这些巨大的人工智能创作具有惊人的能力，不仅能够理解人类语言的微妙之处，还能创作出非常像人类的散文。

这些模型的架构是一个经过深思熟虑的蓝图，使它们能够以惊人的能力吸收、分析和操纵语言，是构建这种语言魔力的基础。在本次调查中，我们开始寻求理解支持大型语言模型的架构，特别关注转型 Transformer 架构。

影响大语言模型构建的重要因素
要修改大型语言模型 (LLM) 的行为、性能和功能，必须仔细选择和配置各种组件。以下是影响大模型架构的主要元素：

模型大小和参数数量：适应模型的复杂性创建大型语言模型 (LLM) 时要考虑的最重要因素之一是模型的大小及其包含的参数数量。

• 输入表示：想象一下用单词解释来指导模型作为输入表示。它通过给予对其有意义的单词表示来学习。该模型被教导使用这种称为嵌入的表示来区分单词中含义的许多细微差别。这类似于向艺术家展示调色板；每种色调都代表一种独特的感觉或概念。
• 自注意力系统：它确定哪些单词对于理解句子的含义更为重要。这就像你强调故事中的特定单词以确保每个人都明白要点一样。
• 培训目标：在培训期间，大模型必须学习各种主题，就像学生必须在学校学习各种课程一样。重点是什么是由培训目的决定的。例如，可以教它猜测短语中接下来出现的单词。就像教侦探预测谜题中的下一个拼图一样，这可以帮助他们更好地理解情节。
• 焦点机制：由于注意力过程（例如自注意力）的设计和使用，模型可以权衡各种单词的重要性并捕获长程相互依赖关系。
• 数据处理和标记化：文本数据的标记化和其他特定处理，以及适当的准备，可确保模型的输入数据结构正确。

迁移学习使用在预培训期间获得的知识来进行更远的工作。

• 迁移学习和微调：​​将基于预训练的学习迁移到针对特定活动的微调至关重要。在预训练期间，模型会获取通用语言特征，并在微调期间将其调整为特定任务。
• 正则化技术：通过对模型的学习过程施加限制，正则化技术可以最大限度地减少过度拟合。例如，dropout 在训练过程中随机停用某些神经元，从而增强恢复能力。
• 硬件和培训基础设施：强大的硬件可加速培训。通过在多个设备或节点上进行分布式训练，可以实现大模型的有效训练。
• 道德考虑：保证模型生成的信息遵守道德原则至关重要。采取行动制止仇恨言论、虚假信息和其他破坏性输出至关重要。
• 评估和减少偏见：严格的评估技术衡量书面文本的质量水平。偏差减少方法致力于减少训练数据中可能存在的偏差以及模型输出中可能出现的偏差。
• 模型可解释性：理解模型如何决策非常重要。使用特征显着性分析和注意力可视化技术可以更好地理解其决策过程。
• 资源消耗和环境影响：训练大型模型需要大量的能源，这引发了问题。研究人员正在研究节能训练技术对环境的影响。
• 社区和协作研究：研究人员的合作以及基准、统计数据和发现的共享加快了该领域的进步，同时鼓励负责任的增长。

什么是提示工程？
提示工程仔细规划和增强了 GPT-4 等大型语言模型 (LLM) 的文本提示，以实现某些所需的结果。即使这些模型已经包含了大量的信息，用户也可以通过精心准备的提示主动修改他们的回复。大模型是一种聊天机器人，可以生成单词但不掌握上下文。

提示是控制算法的输入以指导生成的输出成功匹配用户的目标。尽管该领域仍处于起步阶段，但企业仍使用工具和指南来增强与人工智能应用程序的交互。某些平台上甚至还提供有用提示的汇编。

提示工程正在成为 IT 和业务领域专业人员的一项关键技能。当组织寻求利用大模型来定制应用程序时，提示工程师在开发符合特定业务需求的定制模型方面发挥着关键作用。因此，这种做法将塑造企业如何与各行业的大模型互动和利用大模型。

Transformer设计
一种称为基于变压器的大语言模型 (LLM) 的人工智能模型旨在理解、生成和修改人类语言。它扩展了 Transformer 的设计，这是一种突破性的神经网络拓扑，首次由 Vaswani 等人在 2017 年出版物《Attention Is All You Need》中提出。从那时起，复杂的自然语言处理（NLP）模型通常从 Transformer 开始。

• 输入嵌入：输入文本被分为更小的单元，例如单词或词段。每个组件都被转换为体现其重要性的唯一数字。此阶段帮助模型理解单词或组件的含义以及它们如何交互。
• 位置编码：我们用一些附加数据来补充这些数字表示。这些附加信息告知模型有关句子中每个单词或单词部分的位置。Transformer 并不自然地掌握词序。因此，这有助于模型理解词序。
• 编码器：充当模型的大脑。它通过查看与单词对应的数字来确定文本的上下文和含义。编码器产生类似于秘密笔记的隐藏状态并存储文本相关数据。为了完全理解文本，变压器有许多层的编码器。
• 自注意力机制：将其视为模型的注意力方法。它会考虑每个单词并确定哪个对于理解某个单词更重要。这有助于模型在文本中广泛分布的单词之间建立联系的能力。
• 解码器层：某些模型还具有有助于逐字文本生成的解码器。根据它之前生成的单词，它利用所学知识对下一个单词进行预测。
• 多头注意力：该模型从多个角度检查单词，就好像它使用多双眼睛而不是一只眼睛一样。这使其能够在各种情况下理解单词。
• 层归一化：此功能限制模型的学习能力。它有助于模型在各种文本类型上正确运行并保持专注。
• 输出层：这是模型做出最终预测的地方。根据模型正在执行的操作，它会给出下一个单词的概率、回答问题或执行其他操作。

Transformer 中的自注意力机制具有三个主要优点：

• 降低每层的计算复杂度：当数据点的数量 (n) 小于数据的维度 (d) 时，可以观察到这一优势。在这种情况下，自注意力机制降低了每层的计算复杂度。
• 增强的可并行计算：自注意力机制促进了更多的可并行计算，这是通过所需的最少顺序操作数量来衡量的。这可以在训练期间实现更快的处理和优化。
• 减少远程依赖的路径长度：通过利用自注意力，变压器可以有效地减少网络内远程依赖之间的路径长度。路径长度的减少有助于降低灾难性遗忘的风险，即网络在训练期间可能会忘记重要信息。

从本质上讲，Transformer 中的自注意力机制通过有效管理计算、实现并行处理以及维护数据中远程元素之间的连接来提供这些优势。

“自回归”和“seq2seq”这两个词是什么意思？
答案：自回归描述了推断过去的时间步骤来预测即将到来的时间步骤。过去，这种建模方法已被应用于各行各业，包括财务预测。它在自然语言处理 (NLP) 中用于预测短语中的下一个标记或单词。

Seq2seq 是一种将输入序列转换为输出序列的技术。由于数据通常由不同的片段组成，例如短语中的字母或标记，因此使用“序列”一词。词嵌入技术将标记转换为数值向量来处理这些元素。

事实上，这种方法可以处理各种输入输出情况，使其具有极强的适应性，是解决各种现实问题的理想选择。例如，它可以控制语音字节、图片像素行及其相关的输出文字。使用序列来表示整个时间的数据（例如在语音中）和其他数据布局具有有趣的哲学后果。

实际上，这种适应性可以实现分类任务，例如从五个选项中选择一条推文的情绪并进行预测。该模型可以通过将查询和可能的响应构建为字符序列（标记）来处理各种任务，这类似于“通用人工智能”（AGI）的想法。这意味着单个模型可以成功地完成多种工作。

AGI 和灵活性
Transformer 的受欢迎程度不仅仅是其性能提高的结果，这是通过使用更大的模型（这种发展经常显示出与参数数量呈线性关系）实现的。尽管更高的精度无疑对它们的吸引力很重要，但这只能部分解释为什么变压器被广泛使用。

由于 Transformer 在处理自回归和 seq2seq 作业方面具有适应性，因此具有多种用途且与多个领域相关。因此，它们的影响不仅仅是提高基准精度。它为通用人工智能 (AGI) 铺平了道路，更接近类人的多功能性和适应性，其中单个模型可以处理各种活动。

结论
总之，由 GPT-3 等技术支持的大型语言模型 (LLM) 的出现极大地改变了语言模型的格局。由于它们具有理解上下文、给出深思熟虑的响应、甚至模仿人类语言的微妙之处的非凡能力，这些模型帮助开创了自然语言理解和生成的新时代。在本文中，我们研究了大模型的功能、用途和基本工作原理，揭示了他们从语言翻译和摘要到创意写作和代码生成的各种能力。