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LLM大語(yǔ)言模型的定義

大語(yǔ)言模型（英文：Large Language Model，縮寫LLM），也稱大型語(yǔ)言模型，是一種人工智能模型，旨在理解和生成人類語(yǔ)言。它們?cè)诖罅康奈谋緮?shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，可以執(zhí)行廣泛的任務(wù)，包括文本總結(jié)、翻譯、情感分析等等。LLM的特點(diǎn)是規(guī)模龐大，包含數(shù)十億的參數(shù)，幫助它們學(xué)習(xí)語(yǔ)言數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。這些模型通常基于深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，如轉(zhuǎn)化器，這有助于它們?cè)诟鞣NNLP任務(wù)上取得令人印象深刻的表現(xiàn)。

LLM到底有多大？

拿 GPT 來(lái)說(shuō)， GPT 其實(shí)出現(xiàn)了好幾代，GPT 3 它有 45 個(gè) Tb 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，那么整個(gè)維基百科里面的數(shù)據(jù)只相當(dāng)于他訓(xùn)練數(shù)據(jù)的 0. 6%。我們?cè)谶@個(gè)訓(xùn)練的時(shí)候把這個(gè)東西稱作語(yǔ)料，就語(yǔ)言材料，這個(gè)語(yǔ)料的量是可以說(shuō)是集中到我們?nèi)祟愃姓Z(yǔ)言文明的精華在里面，這是一個(gè)非常非常龐大的一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。

從量變到質(zhì)變

經(jīng)過(guò)這樣的一個(gè)量的學(xué)習(xí)之后，它產(chǎn)生的一些就是做 AI 的這些計(jì)算機(jī)學(xué)家們，他們沒(méi)有想到會(huì)有這種變化，無(wú)法合理解釋這一現(xiàn)象的產(chǎn)生即——當(dāng)數(shù)據(jù)量超過(guò)某個(gè)臨界點(diǎn)時(shí)，模型實(shí)現(xiàn)了顯著的性能提升，并出現(xiàn)了小模型中不存在的能力，比如上下文學(xué)習(xí)（in-context learning）。

這也就催生了兩個(gè)事件：

各大AI巨頭提高訓(xùn)練參數(shù)量以期達(dá)到更好的效果
由于質(zhì)變?cè)虻臒o(wú)法解釋帶來(lái)的AI安全性考量

LLM涌現(xiàn)的能力

上下文學(xué)習(xí)。GPT-3 正式引入了上下文學(xué)習(xí)能力：假設(shè)語(yǔ)言模型已經(jīng)提供了自然語(yǔ)言指令和多個(gè)任務(wù)描述，它可以通過(guò)完成輸入文本的詞序列來(lái)生成測(cè)試實(shí)例的預(yù)期輸出，而無(wú)需額外的訓(xùn)練或梯度更新。
指令遵循。通過(guò)對(duì)自然語(yǔ)言描述（即指令）格式化的多任務(wù)數(shù)據(jù)集的混合進(jìn)行微調(diào)，LLM 在微小的任務(wù)上表現(xiàn)良好，這些任務(wù)也以指令的形式所描述。這種能力下，指令調(diào)優(yōu)使 LLM 能夠在不使用顯式樣本的情況下通過(guò)理解任務(wù)指令來(lái)執(zhí)行新任務(wù)，這可以大大提高泛化能力。
循序漸進(jìn)的推理。對(duì)于小語(yǔ)言模型，通常很難解決涉及多個(gè)推理步驟的復(fù)雜任務(wù)，例如數(shù)學(xué)學(xué)科單詞問(wèn)題。同時(shí)，通過(guò)思維鏈推理策略，LLM 可以通過(guò)利用涉及中間推理步驟的 prompt 機(jī)制來(lái)解決此類任務(wù)得出最終答案。據(jù)推測(cè)，這種能力可能是通過(guò)代碼訓(xùn)練獲得的。

語(yǔ)言模型歷史

2017谷歌推出 transformer 模型，2018 年的時(shí)候谷歌提出了 Bert 的模型，然后到 GPT 2，從 340 兆到 10 億、15 億，然后到 83 億，然后到 170 億，然后到 GPT3 1750 億的參數(shù)。

最早的是 2017 年出來(lái)的，就是我們所了解的那個(gè)GPT， GPT 名字里面有一個(gè)叫做transformer，就是這個(gè) transformer 模型。它是 2017 年出現(xiàn)的，其實(shí)也很早，所以計(jì)算機(jī)領(lǐng)域來(lái)說(shuō)， 2017 年可以歸結(jié)于上一個(gè)時(shí)代的產(chǎn)品。然后 2018 年第一代 GPT 出來(lái)，當(dāng)時(shí)還不行，相對(duì)來(lái)說(shuō)比較差，性能也不行，然后像一個(gè)玩具一樣。然后 2018 年谷歌又推出了一個(gè)新的模型，叫BERT，但是這些模型都是基于之前谷歌推出的這個(gè) transformer 模型進(jìn)行發(fā)展的。然后到了 2019 年， open AI 除了 GPT 2 也沒(méi)有什么特別，就是它沒(méi)有辦法來(lái)產(chǎn)生一個(gè)語(yǔ)言邏輯流暢通順的一段名詞，你一看就知道這是機(jī)器寫的。

但是到了 2020 年的5月， GPT 3 出來(lái)之后，其實(shí)就有了非常大的變化， GPT 3 的性能比 GPT 2 好很多，它的數(shù)參數(shù)的數(shù)量級(jí)大概是 GPT 2- 10 倍以上。

LLM的訓(xùn)練方式

訓(xùn)練語(yǔ)言模型需要向其提供大量的文本數(shù)據(jù)，模型利用這些數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)人類語(yǔ)言的結(jié)構(gòu)、語(yǔ)法和語(yǔ)義。這個(gè)過(guò)程通常是通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)完成的，使用一種叫做自我監(jiān)督學(xué)習(xí)的技術(shù)。在自我監(jiān)督學(xué)習(xí)中，模型通過(guò)預(yù)測(cè)序列中的下一個(gè)詞或標(biāo)記，為輸入的數(shù)據(jù)生成自己的標(biāo)簽，并給出之前的詞。

訓(xùn)練過(guò)程包括兩個(gè)主要步驟：預(yù)訓(xùn)練（pre-training）和微調(diào)（fine-tuning）：

在預(yù)訓(xùn)練階段，模型從一個(gè)巨大的、多樣化的數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)，通常包含來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)十億詞匯，如網(wǎng)站、書籍和文章。這個(gè)階段允許模型學(xué)習(xí)一般的語(yǔ)言模式和表征。
在微調(diào)階段，模型在與目標(biāo)任務(wù)或領(lǐng)域相關(guān)的更具體、更小的數(shù)據(jù)集上進(jìn)一步訓(xùn)練。這有助于模型微調(diào)其理解，并適應(yīng)任務(wù)的特殊要求。

常見(jiàn)的大語(yǔ)言模型

GPT-3（OpenAI）： Generative Pre-trained Transformer 3（GPT-3）是最著名的LLM之一，擁有1750億個(gè)參數(shù)。該模型在文本生成、翻譯和其他任務(wù)中表現(xiàn)出顯著的性能，在全球范圍內(nèi)引起了熱烈的反響，目前OpenAI已經(jīng)迭代到了GPT-4版本

BERT（谷歌）：Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）是另一個(gè)流行的LLM，對(duì)NLP研究產(chǎn)生了重大影響。該模型使用雙向方法從一個(gè)詞的左右兩邊捕捉上下文，使得各種任務(wù)的性能提高，如情感分析和命名實(shí)體識(shí)別。

T5（谷歌）：文本到文本轉(zhuǎn)換器（T5）是一個(gè)LLM，該模型將所有的NLP任務(wù)限定為文本到文本問(wèn)題，簡(jiǎn)化了模型適應(yīng)不同任務(wù)的過(guò)程。T5在總結(jié)、翻譯和問(wèn)題回答等任務(wù)中表現(xiàn)出強(qiáng)大的性能。

ERNIE 3.0 文心大模型（百度）：百度推出的大語(yǔ)言模型ERNIE 3.0首次在百億級(jí)和千億級(jí)預(yù)訓(xùn)練模型中引入大規(guī)模知識(shí)圖譜，提出了海量無(wú)監(jiān)督文本與大規(guī)模知識(shí)圖譜的平行預(yù)訓(xùn)練方法。

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速石科技已經(jīng)發(fā)布一款行業(yè)知識(shí)庫(kù)聊天應(yīng)用Megrez，這款聊天應(yīng)用面向企業(yè)客戶提供大語(yǔ)言模型的私有化部署能力，解決了許多企業(yè)用戶關(guān)注的數(shù)據(jù)安全問(wèn)題，它也允許用戶自定義行業(yè)知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域知識(shí)的問(wèn)答。

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