什么是大语言模型？
关于大语言模型是什么、为什么它们被使用、不同类型以及未来可能涉及的 LLM（大语言模型）应用的基础知识。
LLM 或大语言模型
LLM 正成为开发人员和数据科学家之间的主要话题，他们热衷于探索使用深度学习技术创建先进人工智能（AI）项目的新方法。流行的 LLM 包括 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 PaLM2（其聊天产品 Bard 基于此），以及 Meta 的 Llama 系列；特别是 GPT 已成为全球现象。随着这一话题变得越来越受欢迎，越来越多的人熟悉 LLM 代表大语言模型。
什么是 LLM？解释大语言模型
定义与规模
大语言模型的定义：LLM 是一种以其巨大的规模为特征的语言模型，能够包含数十亿甚至万亿个参数，构建复杂的人工神经网络。这些网络由采用的 AI 算法驱动，并使用庞大的数据集来评估、规范和生成相关内容，以及进行准确的预测。LLM 通常与自然语言处理（NLP）相关联，因为它们通常被设计用来生成基于文本的内容。
与标准语言模型相比，LLM 处理极其庞大的数据集，这可以显著增加 AI 模型的功能和能力。'大型'没有固定的定义，但通常大语言模型至少包含十亿个参数（机器学习变量）。
架构与训练
LLM 被称为基础模型，因为它们是一个单一模型，可以执行其职责范围内的任何任务。现代 LLM 主要基于 Transformer 架构，利用自注意力机制（Self-Attention）来处理序列数据中的长距离依赖关系。LLM 起源于早期的 AI 模型，如 1966 年在美国麻省理工学院首次开发的 ELIZA 语言模型。现代 LLM 在早期阶段通过一组数据进行预训练（Pre-training），然后使用各种技术（如微调 Fine-tuning 和人类反馈强化学习 RLHF）来建立模型内的关系并生成新内容。
自然语言处理（NLP）应用通常依赖于语言模型，允许用户以输入查询，以生成响应。
大语言模型的用途
LLM 用于什么？与所有 AI 系统一样，大语言模型被构建用于执行一项功能 - 通常是帮助改善语法或语义的书面和口头语言，并在易于理解的方式传达思想和概念。
LLM 还可以在从互联网收集的代码存储库上进行训练，生成多种语言的相关代码片段，以帮助开发人员简化开发过程。开发人员可以简单地将基于代码的提示输入 LLM 或基于 LLM 的工具，然后生成所选择编程语言中可用的代码。
常见的大语言模型用途和 LLM 项目包括：
- 多语言翻译：LLM 可以在多种语言上进行训练，以快速翻译其中一种语言为另一种语言。Falcon 就是一款具有这一功能的 LLM。
- 文本重写与风格调整：Bard 和 ChatGPT 是使用大语言模型的。这些 LLM 可以重新编写一段文本以在语法上进行改进，或者赋予它不同的风格或语气。它们还可以对内容进行分类和分类，以使其更容易理解。
- 摘要与情感分析：上述提到的 LLM 还可以总结大段文本或多个页面的内容，以帮助用户进行研究。文本还可以进行情感分析，以帮助用户理解其整体意图：这对教育和学习非常有用。
- 对话机器人：LLM 被用来创建更好的对话聊天机器人，生成更自然、有用和富有见地的回答。这使用户可以无拘束地讨论脑海中的任何事情。
- 代码生成：LLM 模型可以简化编程工作，根据开发者的提示生成选择的编程语言中的代码片段。
为什么使用 AI 大语言模型？
由于 AI 大语言模型不针对特定目标或任务，因此它们可以应用于几乎任何项目。以基于 LLM 的聊天机器人为例，可以对大多数查询生成响应，借助大量数据提供（大多是）事实性、有趣甚至幽默的答案。这种广泛的潜力是 LLM 被使用的核心原因之一。
此外，与需要不断精炼或优化的标准模型不同，LLM 只需要一个提示来执行任务，往往能够提供与手头问题相关的解决方案。这种灵活性使得开发者可以快速构建原型和应用。
然而，尽管有众多优点，LLM 仍存在局限性。这指的是生成的文本与任务几乎没有关联，通常包含不准确的信息，有时会产生毫无意义或与现实场景迥然不同的响应。
不同类型的大语言模型
以下是四种常见的 LLM 类型摘要，您可能会遇到这些类型。
1. Zero Shot（零样本）
Zero-shot 模型是标准的 LLM，意味着它经过通用数据的训练，以在某种程度上提供用于常见用例的结果。这些模型不需要额外的训练，直接通过提示词（Prompt）即可完成任务。
2. 微调或领域特定（Fine Tuned or Domain Specific）
微调模型接受额外的训练，以扩展初始的 zero-shot 模型，以提高其在特定领域的效果。OpenAI Codex 就是一个例子，通常用作基于 GPT-3 的项目的自动完成编程工具。企业常通过私有数据微调模型以适应内部业务逻辑。
