大语言模型

前言：

Open AI推出Chat GPT后，风靡全球。AI的强大表现让人折服，带来的商业效应已经逐渐扩散开来。随着人工智能越来越强，未来人们的生活受到影响也会越来越广泛。

继 OpenAI 推出 ChatGPT 后，微软迅速上线基于 GPT 模型的 New Bing、Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilot X 等产品。

谷歌也推出类似 ChatGPT 的 AI 应用，亚马逊、百度、阿里巴巴、腾讯、华为、京东、网易、科大讯飞等企业也积极表示要布局相关的研究、开发和应用。

目前国产GPT有最先发布的百度文心一言，继而阿里的通义千问，商汤的商量，以及最近开放测试的科大讯飞星火认知大模型、360 GPT 大模型产品矩阵“360 智脑”，昆仑天工3.5，知乎知海图Ai，此外还有华为盘古大模型。

背后，就是GPT这个大模型在发挥作用（Generative Pre-trained Transformer），翻译为“基于Transformer的生成式预训练模型”（引号里的中文值得逐字理解），通俗点讲，这个模型的目的就是理解用户所输入的文字，然后计算答案，然后用用户能懂的语言进行呈现。

术语

NLP：Natural Language Processing（自然语言处理）
LLM：Large Language Modle（大语言模型）
AGI：General Artificial Intelligence（通用人工智能）
AIGC：AI-generated content（人工智能生产内容，后续文章详解）

关键技术点

1.Transformer

Transformer是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。

可以简单理解为它是一个黑盒子，当在做文本翻译任务时，输入进去一个中文，经过这个黑盒子之后，输出来翻译过后的英文。

也可以理解为一个特征提取器，中文语义：转换器，目的就是把给他的文本数据进行理解学习，形成他认为的人类语法。

Transformer的核心是自注意力机制（self-attention），它可以让模型在处理序列数据时，将不同位置的信息加权组合起来，从而更好地理解输入序列的结构和含义。这其中的核心手段是编码和解码，即Encoder和Decoder。

Encoder把输入文本编码成一系列向量，Decoder则将这些向量逐一解码成输出文本。在每一个Encoder和Decoder中，有多个自注意力层和前馈神经网络层组成。这些层通过不断传递信息和调整参数，最终将输入转化为一个意义准确的输出。

Transformer 模型架构

2. MLM（Masked Language Modeling）

大多数现代的NLP系统都遵循一种非常标准的方法训练各种用例的新模型，即先训练后微调。在这里，预处理训练的目标是利用大量未标记的文本，在对各种特定的自然语言处理任务(如机器翻译、文本摘要等)进行微调之前，建立一个通用的语言理解模型。

MLM（掩码语言模型）是 GPT 预训练中的一个关键技术点，其目的是通过对输入序列中的部分单词进行遮盖，使模型在预测下一个单词时能够学习到上下文的信息。

在MLM中，模型会在输入的文本序列中随机选择一些单词，并将其替换为特殊的MASK标记。模型的任务是预测这些MASK标记所代表的单词是什么。因为模型只能观察到MASK标记周围的文本，因此它需要对上下文进行建模，以便正确地预测MASK标记所代表的单词。Transformer、MLM等等这些架构、算法和模型设计让GPT问世，而Prompt和Fine-tune可以让我们能更好地使用他。

3. Prompt

中文语义：提问、提示语。在与ChatGPT对话时，输入即为prompt，想要让GPT更好地理解我们的意图，那prompt的精度就决定这个大模型能否高效理解我们的意图。

Prompt是一种输入方式，它将人工智能模型的输入限制在一个特定的范围内，从而更好地控制模型的输出。在ChatGPT模型中，Prompting技术可用于对模型进行微调和优化，从而使其更适合某些特定的任务。

例如，在生成一篇介绍人工智能的文章时，可以使用Prompt：

“请根据以下内容介绍人工智能：人工智能是一种模拟人类智能的技术，它包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域。请在文章中简要介绍人工智能的定义、历史、应用场景和未来发展方向。”

这个Prompt可以指导模型生成一篇简要介绍人工智能的文章，其中包括人工智能的定义、历史、应用场景和未来发展方向。