什么是大语言模型（LLM，Large Language Model）？
大语言模型（LLM，Large Language Model） 是一种基于深度学习的人工智能（AI）模型，能够理解和生成自然语言文本。它使用海量的文本数据进行训练，通过预测下一个单词或句子来学习语言模式，从而具备对话、文本生成、翻译、编程等多种能力。LLM 运作原理的一个关键因素是它们表示单词的方式。早期的机器学习使用数字表来表示每个单词。但是，这种表示形式无法识别单词之间的关系，例如具有相似含义的单词。人们采用如下方式克服此限制：使用多维向量（通常称为单词嵌入）来表示单词，从而使具有相似上下文含义或其他关系的单词在向量空间中彼此接近。
使用单词嵌入，转换器可以通过编码器将文本预处理为数字表示，并理解含义相似的单词和短语的上下文以及单词之间的其他关系，例如语音部分。然后，LLM 就可以通过解码器应用这些语言知识来生成独特的输出。
大语言模型是如何运作的？
LLM 使用一种被称为无监督学习的方法来理解语言。这个过程要向机器学习模型提供大规模的数据集，其中包含数百亿个单词和短语，供模型学习和模仿。这种无监督的预训练学习阶段是开发 LLM（如 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer）和 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的基本步骤。
换言之，即使没有明确的人类指令，计算机也能从数据中提取信息，建立联系并“学习”语言。模型通过学习语言中单词如何组合在一起的模式来理解语法和结构，之后，它就可以根据概率预测句子应采用的结构。最终就能形成一个能够捕捉单词和句子之间复杂关系的模型。
LMM 需要许多资源
由于 LLM 会不断计算来找到不同语言元素之间的联系，因此需要大量计算资源。它们获取计算能力的一大来源是图形处理单元（GPU）。GPU 是一种专门用于处理复杂并行处理任务的硬件，非常适合需要大量计算的 ML 和深度学习模型，如 LLM。
LLM 和 Transformer
GPU 也有助于加速 Transformer 的训练和运行，Transformer 是一种专门为大多数 LLM 所实施的 NLP 任务设计的软件架构。Transformer 是流行的 LLM 基础模型（如 ChatGPT 和 BERT）的基本构建块。
Transformer 架构通过有效捕捉数据序列中元素（如句子中的单词）之间的上下文关系和依赖关系，增强机器学习模型的能力。它通过使用自注意力机制（也称为参数）来实现这一点，使模型能够权衡序列中不同元素的重要性，从而加强其理解和性能。参数定义边界，而边界对于理解深度学习算法必须处理的大量数据至关重要。
Transformer 架构涉及数百万或数十亿个参数，这些参数使它能够捕捉复杂的语言模式和细微差别。事实上，“大语言模型”中的“大”字指的就是运行 LLM 所需的大量参数。
LLM 和深度学习
引导 LLM 无监督学习过程的 Transformer 和参数都是一个更宽泛的结构（称为“深度学习”）的组成部分。深度学习是用来训练计算机以模拟人脑的算法来处理数据的人工智能技术。深度学习技术也称为深度神经学习或深度神经网络，旨在让计算机通过观察来学习、模仿人类获取知识的方式。
人脑中有很多相互连接的神经元，当大脑处理信息（或数据）时，这些神经元就负责传递信息。神经元之间通过电信号和化学物质相互作用，并在大脑的不同区域之间传递信息。
人工神经网络（ANN）是模仿这种生物学现象而构成的，是深度学习所依托的底层架构，然而，ANN 使用的是人工神经元而不是生物神经元，这些人工神经元是由称为节点的软件模块构成的。这些节点使用数学计算（而不是大脑中的化学信号），在模型内进行通信和传递信息。
以下是LLM大语言模型的关键内容
1. LLM 的核心原理
（1）基于 Transformer 架构
大多数 LLM（如 GPT-4、DeepSeek-V2）都是基于 Transformer 架构，它的核心技术包括：
- 自注意力机制（Self-Attention）：让模型关注上下文中的关键单词，提高文本理解能力。
- 多层神经网络（深度学习）：通过数十亿甚至数万亿个参数进行训练，使其具备强大的推理和生成能力。
- 海量数据训练：LLM 通过学习互联网文本（书籍、文章、代码等）来建立知识库。
（2）LLM 通过“预测下一个词”进行训练
- 例如，当输入 “今天天气”，模型会预测 “很好” 或 “很糟糕” 这样的词。
- 经过反复优化，它逐渐学会更复杂的语言理解和推理能力。
2. LLM 的特点
- 超大规模参数：LLM 的参数量通常达到数十亿或更高（如 GPT-4、DeepSeek-V2）。
- 通用性强：可以用于对话、文本创作、编程、翻译等任务。
- 上下文理解：能够记住用户输入的内容，进行多轮对话。
- 知识丰富：训练数据涵盖大量知识，可以回答各种问题。
3. 代表性的大语言模型
| 模型名称 | 开发公司 | 参数规模 | 特点 |
|---|---|---|---|
| GPT-4 | OpenAI | 未公开（估计1万亿级） | 多语言能力强，逻辑推理能力优秀 |
| DeepSeek-V2 | DeepSeek AI | 2360 亿（MoE 激活 21 亿） | 专家混合架构，支持 128K 长上下文 |
| Llama 2 | Meta（Facebook） | 70 亿、130 亿、650 亿 | 开源，适用于私有部署 |
| Gemini 1.5 | Google DeepMind | 未公开 | 具备多模态能力（图片+文本） |
| Claude 2/3 | Anthropic | 1000 亿级 | 更注重安全性、对齐人类价值观 |
4. LLM 的应用
- 聊天 AI（如 ChatGPT、Claude）
- 机器翻译（如 DeepL）
- 搜索引擎（如 Google Bard、Perplexity AI）
- 写作助手（如 Notion AI）
- 文案写作 除了 GPT-3 和 ChatGPT 之外，Claude、Llama 2、Cohere Command 和 Jurassic 也可编写原件。AI21 Wordspice 建议修改原始语句以改善风格和语音。
- 知识库回答 该技术通常称为知识密集型自然语言处理（KI-NLP），是指可以根据数字存档中的信息帮助回答特定问题的 LLM。AI21 Studio playground 能够回答常识性问题就是此类示例。
- 文本分类 使用集群，LLM 可以对含义或情绪相似的文本进行分类。用途包括衡量客户情绪、确定文本之间的关系和文档搜索。
- 代码生成 LLM 擅长根据自然语言提示生成代码。示例包括 Amazon CodeWhisperer 和 GitHub Copilot 中使用的 Open AI Codex，它们可以用 Python、JavaScript、Ruby 和其他几种编程语言编码。其他编码应用包括创建 SQL 查询、编写 Shell 命令和进行网站设计。了解有关人工智能代码生成的更多信息。
- 文本生成 与代码生成类似，文本生成可以完成不完整的语句，编写产品文档，或者像 Alexa Create 一样创作简短的儿童故事。
5. LLM 的挑战
- 幻觉（Hallucination）：模型有时会生成错误信息。
- 高计算成本：训练 LLM 需要大量算力（如 GPU/TPU）。
- 数据隐私问题：部分 LLM 可能会存储或泄露敏感信息。
- 监管与伦理：如何确保 AI 不传播有害信息仍是难题。
6. 未来发展趋势
随着 ChatGPT、Claude 2 和 Llama 2 等可以回答问题和生成文本的大型语言模型的引入，我们可以预见令人兴奋的未来前景。可以肯定的是，LLM 会越来越接近人性化的表现，尽管这一过程会较为漫长。这些 LLM 即时取得的成功表明人们对机器人类型 LLM 的浓厚兴趣，这些 LLM 可模仿人类大脑的思维，在某些情况下表现甚至优于人类大脑。以下是一些关于 LLM 未来前景的想法：
- 更长的上下文记忆能力（如支持 1M tokens 甚至更长）。
- 多模态 AI（不仅能处理文本，还能理解图片、音频、视频）。开发人员使用文本训练大多数 LLM，但有些人已经开始使用视频和音频输入来训练模型。这种形式的训练应该可以加快模型开发速度，并为将 LLM 用于自动驾驶汽车开辟新的可能性。
- 更高效的推理能力（减少算力消耗，提高运行速度）。
- 本地部署 & 个性化 AI（如 Llama 3，用户可以在自己设备上运行）。
- 增强的功能 尽管 LLM 给人们留下了深刻的印象，但当前的技术水平并不完善，LLM 也并非绝对可靠。然而，随着开发人员学习如何在减少偏见和消除错误答案的同时提高性能，较新的 LLM 版本将提高准确性和增强功能。
- 工作场所转型 LLM 是颠覆性的因素，它将转变工作场所。LLM 可能会采用机器人处理重复性制造任务的相同方式来减少单调和重复的任务。可能减少的任务包括重复的文书任务、客户服务聊天机器人和简单的自动文案写作。
- 对话式 AI LLM 无疑将提高 Alexa、Google Assistant 和 Siri 等自动虚拟助手的性能。这些虚拟助手将能够更妥善地解释用户意图并响应复杂的命令。
7.为什么大型语言模型如此重要？
大型语言模型非常灵活。一个模型可以执行完全不同的任务，例如回答问题、总结文档、翻译语言和完成语句。LLM 有可能破坏内容创作以及人们使用搜索引擎和虚拟助手的方式。
尽管并不完美，但 LLM 表现出根据相对较少量的提示或输入做出预测的非凡能力。LLM 可用于生成式人工智能，以根据采用人类语言的输入提示生成内容。
LLM 非常庞大。它们可以考虑数十亿个参数，并且有许多可能的用途。下面是一些示例：
- Open AI 的 GPT-3 模型有 1750 亿个参数。类似的产品 ChatGPT 可以从数据中识别模式并生成自然且可读的输出。虽然我们不知道 Claude 2 的规模，但该模型可以在每个提示中输入多达 10 万个令牌，这意味着它可以处理数百页的技术文档，甚至可以处理整本书。
- AI21 Labs 的 Jurassic-1 模型具有 1780 亿个参数和由 25 万单词部分组成的令牌词汇表以及类似的对话功能。
- Cohere 的 Command 模型具有类似的功能，并且可以使用 100 多种不同的语言开展工作。
- LightOn 的 Paradigm 提供根基模型，并且宣称该模型的功能超过 GPT-3。所有这些 LLM 都带有 API，可让开发人员打造独特的生成式人工智能应用程序。
总结
大语言模型（LLM）是一种基于深度学习和 Transformer 架构的 AI 模型，具备强大的自然语言处理能力，可以用于对话、编程、翻译等任务。它在不断进化，但仍面临计算成本、幻觉、伦理问题等挑战。未来，LLM 将变得更智能、更高效，并逐步融入我们的日常生活。