大型语言模型 (LLM) 是什么？

2017 年，研究人员提出了 Transformer 架构，这种架构广泛应用于大型语言模型的开发，使得 LLM 能够展现出类似人类的推理、认知、注意力和创造力等特征。Transformer 架构的出现为 LLM 的发展奠定了基础。

2018 年，基础模型（Foundation Model）的概念开始出现。基础模型是在大量未标记数据上训练的大型语言模型，可以适应各种下游任务。一些公司和研究机构开发了基础模型。这些模型不仅可以通过传统的微调方法来完成任务，还能够通过提示工程（Prompt Engineering）的方式达到类似的效果。

大型语言模型展现出令人印象深刻的能力，但它们是否可以被视为通用人工智能（AGI）的早期、不完整形式仍存在争议。关于 AGI 的发展时间表，一些人认为可能在几年或几十年内实现，而另一些人则认为可能需要一个世纪或更长时间，甚至永远无法实现。

LLM 基于人工神经网络，利用 Transformer 架构，能够在大量文本数据上进行自监督和半监督式学习，从而获取语法、语义和人类语言模式等知识。相比之下，传统模型如词 n-gram 语言模型纯粹基于统计方法，假设下一个词的概率仅取决于前面固定窗口的词。

LLM 能够更好地处理陌生和错误输入，并且随着规模的扩大而变得更加准确。而传统模型则已被 LLM 所取代，后者具有更强大和灵活的建模能力。此外，传统的基于规则的系统需要大量人工定义规则，而 LLM 可以通过数据学习和提示工程等技术适应各种任务，更加健壮和通用。

LLM 可以拥有数百亿个参数，能够摄取和学习大规模数据集。它们使用 Transformer 神经网络架构，可以并行处理整个文本序列，大大缩短了训练时间。相比之下，传统模型通常规模较小，训练数据有限，并且是按序处理输入的。LLM 还展现出了极大的灵活性，单个模型就能执行问答、摘要、翻译和内容生成等多种任务。

目前，一些主要的 LLM 模型包括： 这些大型模型通过提示工程（prompt engineering）展现出了出色的能力，即通过精心设计的输入提示来引导模型的响应。然而，它们也继承了训练数据中存在的不准确性和偏差。

与 LLM 不同，小型语言模型是在较小的私有或专有数据集上训练的缩小版本，有时被称为 "个人语言模型"。从历史上看，语言模型已经从纯统计的 n-gram 模型发展到基于循环神经网络的模型，再到现在的 LLM。

尽管 LLM 展现出了强大的语言能力，但它们也存在一些局限性。例如，LLM 可能会产生不准确、不一致或具有偏见的输出，这源于它们训练数据中存在的问题。此外，LLM 对于某些特定领域或任务可能表现不佳，需要进行进一步的微调或特定领域的训练。

LLM 的核心是生成式预训练变压器（GPT），这是一种源自变压器架构的深度神经网络。变压器架构由编码器和解码器组成，分别用于自然语言理解和自然语言生成。

自回归建模是 LLM 的重要组成部分，它允许模型根据前文上下文预测序列中的下一个词，从而生成连贯自然的文本。

基于变压器的 LLM 通常规模庞大，参数量可达数百亿，并且能够摄取海量训练数据。与早期的循环神经网络不同，变压器能够并行处理整个序列，从而利用 GPU 实现高效训练。

变压器能够通过在大型数据集上进行无监督训练，自主学习基本语法、语言和知识，无需显式标注。

LLM 具有极高的灵活性，单一模型即可执行多种任务，如问答、文本摘要、语言翻译和句子补全等。它们还可以通过在小型数据集上进行微调，轻松适应特定应用领域。

• 预训练是 LLM 训练的初始阶段，旨在让模型学习人类语言的基本结构和语义特征。
• 在这个阶段，模型需要从各种来源（如网站、书籍、文章等）获取数十亿甚至上百亿的原始文本数据。
• 模型通过自我监督学习技术（如掩码语言模型和下一句预测）在这些大规模文本数据上进行训练，学习语言的一般模式和规律。
• 预训练阶段的目标是让模型获得广泛的语言理解能力，为后续的微调奠定基础。

• 微调是 LLM 训练的第二阶段，旨在针对特定任务对预训练模型进行进一步优化。
• 在这个阶段，模型会在更小范围、更专注的数据集上进行训练，以提高其对特定领域或任务的语言理解能力。
• 微调数据集通常由与目标任务相关的文本组成，例如对话数据、问答对等。
• 通过微调，LLM 可以更精准地理解和生成与目标任务相关的语言内容，从而满足不同应用场景的需求。

由 OpenAI 公司开发的基于 LLM 的对话式 AI 助手。ChatGPT 能够理解和学习人类的自然语言，进行流畅的对话交互。除了对话，它还具备文本创作、翻译、代码编写等多种能力，为用户提供全方位的语言智能服务。

这是一种知识增强型 LLM，能够从海量数据中持续学习并融合新知识。文心一言不仅具备强大的检索和对话能力，还可以基于所学知识进行推理和创新，为用户提供更智能、更个性化的语言服务。

借助 LLM 的文本生成能力，可以辅助创作各种类型的内容，如新闻报道、营销文案、故事小说等，提高内容创作的效率和质量。

LLM 能够学习多种语言的语义和语法知识，可用于构建高质量的神经机器翻译系统，实现跨语言的无障碍交流。

将 LLM 应用于客户服务领域，可以创建拥有丰富知识的智能客服助手，为用户提供 7x24 小时的高效问答和咨询服务。

为了评估语言处理系统的性能，已经开发了各种数据集，包括语言可接受性语料库（Corpus of Linguistic Acceptability）、GLUE 基准测试和微软研究语义等价语料库（Microsoft Research Paraphrase Corpus）等。这些基准测试提供了标准化的任务和数据集，用于评估语言模型的性能。

大型语言模型有时可以达到与人类相当的性能水平，但尚不清楚它们是否是可信的认知模型。至少对于循环神经网络而言，已经发现它们有时会学习人类无法学习的模式，但却无法学习人类通常会学习的模式。

由于语言模型旨在动态学习和从所见数据中获取知识，因此一些评估模型也会研究其学习速率，例如通过检查学习曲线。这种评估方式可以揭示语言模型在面对新数据时的适应能力和学习效率。

未来将会出现更大规模、更强大的语言模型，如被称为人工通用智能（AGI）早期版本的 GPT-4。这些模型将拥有更强的语言理解和生成能力，在各种自然语言处理任务中表现出色。

提示工程（prompt engineering）是一种通过精心设计的输入提示来引导语言模型输出的方法，而不是仅依赖于针对特定任务的微调。这种方法在大型模型如 GPT-3 中已经展现出巨大潜力，未来将会得到更广泛的应用。

研究人员将继续努力提高语言模型的鲁棒性和可靠性，使其能够更好地处理训练数据中存在的偏差和不准确信息。这将有助于提高语言模型的准确性和公正性。

大型语言模型展现出了生成类人文本和协助各种任务的多功能性，因此它们的应用将会扩展到软件开发、医疗保健、金融、娱乐等多个行业领域。

与此同时，人工智能生成技术的潜在滥用风险也值得关注，如制造虚假新闻或深度伪造视频等。解决这些挑战将是大型语言模型未来发展的重要一环。