什么是大型語言模型（LLM）？

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2025年1月4日 08:53

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大型語言模型（LLM）代表了人工智能的突破，它采用具有廣泛參數的神經網絡技術進行高級語言處理。

本文探討了 LLM 的演變、架構、應用和挑戰，重點介紹了它們在自然語言處理（NLP）領域的影響。

什么是大型語言模型（LLM）？

大型語言模型是一種人工智能算法，它應用具有大量參數的神經網絡技術，使用自我監督學習技術來處理和理解人類語言或文本。文本生成、機器翻譯、摘要編寫、從文本生成圖像、機器編碼、聊天機器人或對話式 AI 等任務都是大型 Languag.e 模型的應用程序。此類 LLM 模型的示例包括 open AI 的 Chat GPT、Google 的 BERT（來自 Transformers 的雙向編碼器表示）等。

有許多技術被嘗試執行與自然語言相關的任務，但 LLM 純粹基于深度學習方法。LLM（大型語言模型）模型在捕獲手頭文本中的復雜實體關系方面非常有效，并且可以使用我們希望使用的特定語言的語義和句法生成文本。

使用 AI 創作生成的圖像 ?

編輯

使用 AI 創作生成的圖像

LLM 模型

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如果我們只談論 GPT（生成式預訓練轉換器）模型中的進步規模，那么：

GPT-1 于 2018 年發布，包含 1.17 億個參數，9.85 億個單詞。
GPT-2 于 2019 年發布，包含 15 億個參數。
GPT-3 于 2020 年發布，包含 1750 億個參數。Chat GPT 也基于這個模型。
GPT-4 模型預計將于 2023 年發布，并且可能包含數萬億個參數。

大型語言模型如何工作？

大型語言模型（LLM）基于深度學習的原理運行，利用神經網絡架構來處理和理解人類語言。

這些模型使用自我監督學習技術在龐大的數據集上進行訓練。他們功能的核心在于他們在訓練期間從不同的語言數據中學習的復雜模式和關系。LLM 由多個層組成，包括前饋層、嵌入層和注意力層。他們使用注意力機制（如自我注意）來權衡序列中不同標記的重要性，從而使模型能夠捕獲依賴關系和關系。

LLM 的架構

大型語言模型（LLM）的架構由許多因素決定，例如特定模型設計的目標、可用的計算資源以及 LLM 要執行的語言處理任務的類型。LLM 的一般架構由許多層組成，例如前饋層、嵌入層、注意力層。嵌入其中的文本將協作在一起以生成預測。

影響大型語言模型架構的重要組成部分 –

模型大小和參數計數
輸入表示
自我注意機制
培訓目標
計算效率
解碼和輸出生成

基于 Transformer 的 LLM 模型架構

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基于 Transformer 的模型徹底改變了自然語言處理任務，通常遵循包括以下組件的一般體系結構：

變形金剛-極客forgeeks ?

編輯

輸入嵌入：輸入文本被標記成更小的單元，例如單詞或子單詞，并且每個標記都嵌入到一個連續的向量表示中。此嵌入步驟捕獲輸入的語義和語法信息。
位置編碼：位置編碼被添加到輸入嵌入中，以提供有關標記位置的信息，因為轉換器不會自然地對標記的順序進行編碼。這使模型能夠在考慮 Sequences 順序的同時處理 Token。
編碼器：編碼器基于神經網絡技術，分析輸入文本并創建許多隱藏狀態，以保護文本數據的上下文和含義。多個編碼器層構成了 transformer 架構的核心。Self-attention 機制和前饋神經網絡是每個編碼器層的兩個基本子組件。
1. Self-Attention Mechanism：Self-attention 使模型能夠通過計算注意力分數來權衡輸入序列中不同標記的重要性。它允許模型以上下文感知的方式考慮不同標記之間的依賴關系和關系。
2. 前饋神經網絡：在自我注意步驟之后，前饋神經網絡將獨立應用于每個標記。該網絡包括具有非線性激活函數的全連接層，允許模型捕獲令牌之間的復雜交互。
Decoder Layers：在一些基于 transformer 的模型中，除了編碼器之外，還包括一個解碼器組件。解碼器層支持自回歸生成，其中模型可以通過關注先前生成的標記來生成順序輸出。
多頭注意力： 變形金剛通常采用多頭注意力，其中自我注意與不同的習得注意力權重同時進行。這允許模型捕獲不同類型的關系并同時處理 Importing 序列的各個部分。
層歸一化：層歸一化在 transformer 架構中的每個子組件或層之后應用。它有助于穩定學習過程并提高模型跨不同輸入進行泛化的能力。
輸出層：變壓器模型的輸出層可能因具體任務而異。例如，在語言建模中，通常使用線性投影后跟 SoftMax 激活來生成下一個標記的概率分布。

重要的是要記住，基于 transformer 的模型的實際架構可能會根據特定的研究和模型創建而改變和增強。為了實現不同的任務和目標，GPT、BERT 和 T5 等幾種模型可能會集成更多組件或修改。

大型語言模型示例

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現在讓我們看看一些已經開發并可供推理的著名 LLM。

GPT – 3：GPT 的完整形式是生成式預訓練的 Transformer，這是這種模型的第三個版本，因此編號為 3。這是由 Open AI 開發的，您一定聽說過 Chat GPT，它由 Open AI 推出，只不過是 GPT-3 模型。
BERT – 其完整形式是 Bidirectional Encoder Representations from Transformers。這種大型語言模型由 Google 開發，通常用于與自然語言相關的各種任務。此外，它可用于為特定文本生成嵌入向量，可能是為了訓練其他模型。
RoBERTa – 其完整形式是穩健優化的 BERT 預訓練方法。在一系列提高 transformer 架構性能的嘗試中，RoBERTa 是由 Facebook AI Research 開發的 BERT 模型的增強版。
BLOOM – 這是由不同組織和研究人員聯合起來的第一個多語言 LLM，他們結合他們的專業知識開發了這個類似于 GPT-3 架構的模型。
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要進一步探索這些模型，您可以單擊特定模型以了解如何通過使用開源平臺（如 Open AI 的 Hugging Face）來使用它們。這些文章涵蓋了 Python 中每個模型的實現部分。

大型語言模型使用案例

對 LLM 如此熱衷的主要原因是它們在可以完成的各種任務中的效率。從以上關于 LLM 的介紹和技術信息中，您一定已經了解了 Chat GPT 也是一款 LLM，因此，我們用它來描述大型語言模型的使用案例。

代碼生成 – 這項服務最瘋狂的使用案例之一是，它可以為用戶向模型描述的特定任務生成相當準確的代碼。
代碼的調試和文檔 – 如果您正在為有關如何調試它的一些代碼而苦苦掙扎，那么 ChatGPT 是您的救星，因為它可以告訴您產生問題的代碼行以及糾正問題的補救措施。此外，現在您不必花費數小時編寫項目文檔，您可以要求 ChatGPT 為您完成此操作。
問題解答 – 正如您一定已經看到的那樣，當 AI 驅動的個人助理發布時，人們過去常常向他們提出瘋狂的問題，好吧，您也可以在這里與真正的問題一起這樣做。
語言傳輸 – 它可以將一段文本從一種語言轉換為另一種語言，因為它支持 50 多種母語。它還可以幫助您糾正內容中的語法錯誤。