随着ChatGPT的热度攀升，AI大模型越来越受到人们的关注。AI大模型指的是大型语言模型（LLM），其是一种人工智能（AI）算法，它使用深度学习技术和大规模数据集来理解、总结、生成和预测新内容。术语生成AI也与LLM密切相关，LLM实际上是一种生成AI，其专门构建用于帮助生成基于文本的内容。

AI大模型的诞生

几千年来，人类发展了口语来交流。语言是一切形式的人类和技术交流的核心；它提供了传达思想和概念所需的单词、语义和语法。在人工智能世界中，语言模型也有类似的用途，为交流和生成新概念提供了基础。

第一个人工智能语言模型可以追溯到人工智能的早期。伊莱扎语言模型于1966年在麻省理工学院首次亮相，是人工智能语言模式的最早例子之一。所有的语言模型首先在一组数据上训练，然后它们利用各种技术来推断关系，然后基于训练的数据生成新的内容。语言模型通常用于自然语言处理（NLP）应用程序，其中用户以自然语言输入查询以生成结果。

LLM是人工智能中语言模型概念的发展，它极大地扩展了用于训练和推理的数据。反过来，它极大地提高了人工智能模型的能力。虽然没有一个普遍接受的数字来表示训练数据集需要多大，但LLM通常具有至少10亿个或更多的参数。参数是一个机器学习术语，用于训练模型中存在的变量，这些变量可用于推断新内容。

现代LLM出现于2017年，使用变压器模型，这是通常称为变压器的神经网络。由于具有大量的参数和变压器模型，LLM能够快速理解和生成准确的响应，这使得人工智能技术广泛适用于许多不同的领域。

一些LLM被称为基础模型，这是斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所（Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence）于2021年创造的一个术语。基础模型是如此庞大和有效，以至于它可以作为进一步优化和特定用例的基础。

为什么LLM对企业越来越重要？

随着人工智能的不断发展，它在商业环境中的地位变得越来越主导。这通过使用LLM和机器学习工具来体现。在构建和应用机器学习模型的过程中，研究建议，简单性和一致性应该是主要目标之一。确定必须解决的问题也很重要，理解历史数据并确保准确性也是如此。

与机器学习相关的好处通常分为四类：效率、有效性、经验和业务发展。随着这些技术的不断出现，企业对这项技术进行了投资。

大型语言模型是如何工作的？

LLM采用涉及多个组件的复杂方法:

在基础层，LLM需要在通常为PB大小的大容量数据（有时称为语料库）上进行训练。培训可以采取多个步骤，通常从无监督学习方法开始。在该方法中，模型是在非结构化数据和未标记数据上训练的。关于未标记数据的培训的好处是，通常有更多的数据可用。在此阶段，模型开始推导不同单词和概念之间的关系。

一些LLM的下一步是使用自监督学习的形式进行训练和微调。在这里，发生了一些数据标记，帮助模型更准确地识别不同的概念。

接下来，LLM在通过变压器神经网络过程时进行深度学习。变压器模型架构使LLM能够使用自我注意机制来理解和识别单词和概念之间的关系和连接。该机制能够将分数（通常称为权重）分配给给定的项（称为令牌），以确定关系。

一旦训练了LLM，就存在一个基础，可以将AI用于实际目的。通过在提示下查询LLM，AI模型推理可以生成响应，响应可以是问题的答案、新生成的文本、摘要文本或情感分析报告。

大型语言模型的优势是什么？

LLM为组织和用户提供了许多优势：

可扩展性和适应性：LLM可以作为定制用例的基础。在LLM之上的额外培训可以为组织的特定需求创建一个微调的模型。

灵活性：一个LLM可以用于跨组织、用户和应用程序的许多不同任务和部署。

性能：现代LLM通常是高性能的，具有生成快速、低延迟响应的能力。

准确性：随着LLM中参数数量和训练数据量的增加，变压器模型能够提供越来越高的精度水平。

易于训练：许多LLM都是根据未标记的数据进行训练的，这有助于加快训练过程。

大型语言模型的挑战和限制是什么？

虽然使用LLM有许多优势，但也存在一些挑战和限制：

开发成本：为了运行，LLM通常需要大量昂贵的图形处理单元硬件和大量数据集。

运营成本：在培训和开发阶段之后，为东道国组织运营LLM的成本可能非常高。

偏见：任何人工智能在未标记数据上训练的风险都是偏见，因为并不总是清楚已知的偏见是否已被消除。

可解释性：对于用户来说，解释LLM如何生成特定结果的能力并不容易或明显。

幻觉：当LLM提供不基于训练数据的不准确响应时，就会出现人工智能幻觉。

复杂性：现代LLM具有数十亿个参数，是异常复杂的技术，其故障排除可能特别复杂。

故障标识：恶意设计的提示导致LLM故障，称为故障令牌，是2022年以来新兴趋势的一部分。

大型语言模型的未来

下一代LLM不太可能是人工通用智能或任何意义上的有知觉，但它们将不断改进并变得“更聪明”。LLM还将继续在它们可以处理的业务应用程序方面进行扩展。他们跨不同上下文翻译内容的能力将进一步增强，可能会使具有不同技术专业知识水平的业务用户更容易使用它们。在提供归因和更好地解释给定结果是如何生成的方面，未来的LLM也可能比当前一代做得更好。

随着技术继续以有助于提高人类生产力的方式发展，LLM的未来仍然光明。为了更好地应用大型语言模型，掌握相关的技能将成为IT职场主流。我们需要AI大模型全栈工程师，这是一个综合技能集合，要求掌握自然语言处理、机器学习、深度学习和软件工程等知识的专业人员。

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