大型语言模型 (LLM) 是什么？

大型语言模型 (LLM) 主要用于训练大规模的文本数据，目前主要落地应用包含：

ChatGPT：这是由 OpenAI 公司开发的一款机器人聊天应用，该应用的开发基于 LLM 完成。用户使用 ChatGPT，可以快速完成自然语言处理，同时它能够通过理解和学习人类的语言完成对话，实现类似人与人之间的流畅沟通；同时还具备文本撰写，翻译和代码编写等多种能力；

文心一言：这是一种全新的知识增强型的大型语言模型 (LLM)，基于这个模型可持续从海量数据中寻找所需的学习内容，实现知识的大规模融合，为人们提供检索和对话能力更强的技术。

进行大型语言模型 (LLM) 的训练，首先要提供大量的文本数据，然后模型基于提供的源数据来学习人类语言的结构、语义等内容，一般学习的过程通过自我监督学习技术完成。大型语言模型 (LLM) 训练过程主要包含预训练和微调量两个关键步骤：

预训练：预训练是LLM训练的初始阶段，模型要从网站、文章等不同渠道中获取数十亿的文本数据，并学习相应语言的特征；

微调：大型语言模型 (LLM) 的微调阶段，则是要进一步缩小文本数据的范围，从而更精准的调整模型对语言内容的理解水平，以满足不同任务的要求。