什么是大语言模型？它是如何运作的
导读：ChatGPT 于 2022 年 11 月发布。从那时起，我们共同见证了人工智能和技术领域的快速进步。
但你是否知道，人工智能聊天机器人的旅程早在 1966 年就从 ELIZA 开始了？ELIZA 并不像今天的 GPT 模型那样复杂，但它标志着一条激动人心的道路的开始，引领我们走向现在的智能境界。
语言是人类互动的本质，在数字时代，教机器理解和生成语言已成为人工智能的基石。
我们今天使用的模型（例如 GPT、Llama3、Gemini 和 Claude）被称为大型语言模型 (LLM)。这是因为它们是在大量文本数据集上进行训练的，因此能够执行各种与语言相关的任务。
但是大语言模型到底是什么？为什么它受到如此大的追捧？在本文中，您将了解 LLM 是什么以及它为何如此受关注。
什么是大语言模型 (LLM)？
大语言模型是使用大量文本数据进行训练的 AI 模型，用于理解、生成和操纵人类语言。它们基于 Transformer 等深度学习架构，能够以模仿人类理解的方式处理和预测文本。
简单来说，LLM 是一个计算机程序，它经过大量示例的训练，可以区分苹果和波音 787，并能够描述它们中的每一个。
在 LLM 准备好使用并回答你的问题之前，它们需要经过大量数据集的训练。实际上，程序无法从单个句子得出任何结论。但在分析了数万亿个句子之后，它能够建立逻辑来完成句子，甚至生成自己的句子。
如何训练大语言模型
大语言模型的训练过程，总结如下：
数据收集：第一步是从各种来源（包括书籍、网站、研究论文与社交媒体）收集数百万（甚至数十亿）份文本文档。这个庞大的数据集是模型学习过程的基础。
学习模式：模型分析收集的数据，以识别和学习文本中的模式。这些模式包括语法规则、词语联想、上下文关系，甚至某种程度的常识。通过处理这些数据，模型开始了解语言的运作方式。
微调：初始训练后，模型将针对特定任务进行微调。这涉及调整模型的参数以优化其在翻译、摘要、情绪分析或问答等任务中的表现。
评估和测试：训练完成后，将根据一系列基准对模型进行严格测试，以评估其准确性、效率和可靠性。此步骤可确保模型在实际应用中表现良好。
训练过程完成后，模型将根据准确性、效率、安全性等一系列基准接受严格测试。
大语言模型的应用
LLM 具有广泛的应用范围，从内容生成到预测等等。
内容创作：
写作辅助：Grammarly 等工具利用大语言模型 (LLM) 提供实时建议，以改善写作中的语法、风格和清晰度。无论您是在起草电子邮件还是在写小说，大语言模型 (LLM) 都可以帮助您润色文本。
自动讲故事：人工智能模型现在可以生成创意内容，从短篇故事到长篇小说。这些模型可以模仿著名作家的风格，甚至创造全新的文学风格。
客户服务：
聊天机器人：许多公司部署了人工智能聊天机器人，这些机器人可以实时理解并响应客户询问。这些聊天机器人可以处理各种任务，从回答常见问题到处理订单。
个人助理：Siri 和 Alexa 等虚拟助理使用 LLM 来解释和响应语音命令，为用户提供信息、提醒和娱乐。
卫生保健：
医疗记录摘要：大语言模型可以通过总结患者记录来协助医疗保健专业人员，使他们更容易地审查关键信息并做出明智的决定。
诊断辅助：人工智能模型可以分析患者数据和医学文献，协助医生诊断疾病并推荐治疗方法。
研究与教育：
文献综述：大语言模型可以筛选大量研究论文，提供简明的摘要、识别趋势并提出新的研究方向。
教育工具：人工智能导师可以根据学生的学习进度和需求提供个性化的学习体验。这些工具可以提供即时反馈和量身定制的学习计划。
娱乐：
游戏开发：大语言模型用于在视频游戏中创建更具活力和反应灵敏的角色。这些人工智能驱动的角色可以更真实、更互动地与玩家互动。
音乐和艺术生成：人工智能模型现在能够创作音乐、生成艺术作品，甚至为电影编写剧本，突破了创造性表达的界限。
大语言模型面临的挑战
虽然 LLM 功能强大，但并非没有挑战。ChatGPT 每月有超过 1.5 亿用户，这让我们了解了人工智能的影响有多大。但新技术也带来了一些挑战。
偏见与公平：
LLM 从他们接受训练的数据中学习，其中可能包括社会中存在的偏见。这可能导致他们的预测或回应出现偏差或不公平的结果。解决这个问题需要仔细管理数据集并调整算法以最大限度地减少偏见。
数据隐私：
LLM 可能会无意中从其所接受的培训数据中学习并保留敏感信息，从而引发隐私问题。目前正在研究如何让 LLM 更好地保护隐私。
资源密集型：
训练 LLM 需要巨大的计算能力和大量数据集，这不仅成本高昂，而且对环境造成负担。人们正在努力创建更高效、耗能更少、数据量更小的模型。
可解释性：
大语言模型通常被视为“黑匣子”，这意味着很难准确理解它们如何得出某些结论。开发使人工智能更易于解释和说明的方法是一个正在进行的研究领域。
使用 LLM 进行编码：一个重复示例
对于那些喜欢亲自动手编写代码的人来说，这里有一个关于如何使用 LLM 和 Replicate 库的简单示例。
Replicate是一个 Python 软件包，可简化在云端运行机器学习模型的过程。它提供了一个用户友好的界面，可访问和使用 Replicate 平台上大量预先训练的模型。
使用 Replicate，您可以轻松做到：
直接从您的 Python 代码或 Jupyter 笔记本运行模型。
访问各种模型类型，包括图像生成、文本生成等。
利用强大的云基础设施高效执行模型。
将 AI 功能集成到您的应用程序中，无需复杂的模型训练和部署。
以下是使用 Meta 的 llama3-70b-instruct 模型生成文本的简单代码片段。Llama 3是 Meta 开发的最新开源大型语言模型之一。它旨在提供强大的功能、多功能性和易用性，让用户可以试验、创新和扩展他们的 AI 应用程序。
import osimport replicate # pip install replicate# Get your token from -> https://replicate.com/account/api-tokensos.environ["REPLICATE_API_TOKEN"] = "TOKEN"api = replicate.Client(api_token=os.environ["REPLICATE_API_TOKEN"])# Running llama3 model using replicateoutput = api.run("meta/meta-llama-3-70b-instruct",input={"prompt": 'Hey how are you?'})# Printing llama3's responsefor item in output:print(item, end="")
我们对代码做一番解释：
我们首先使用 os 包作为环境变量保存复制token。
然后我们使用 Llama3 70b-instruct 模型根据提示语给出响应。您可以通过更改提示来自定义输出。
那么，提示语是什么？提示语本质上是向 AI 模型提供的基于文本的指令或查询。它就像为 AI 提供一个起点或方向，让其生成文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容，并以信息丰富的方式回答您的问题。
例如：
“写一首关于机器人探索海洋的诗句。”
“将‘你好，你好吗？’翻译成汉语。”
“用简单的术语解释量子计算。”
这些都是引导人工智能产生特定输出的提示语。
使用 Meta 的llama-3-70b-instruct，您可以围绕本文中提到的应用程序构建各种工具。根据您的用例调整提示，然后就可以开始了！⚡️
结论
在本文中，我们探索了大语言模型的世界，从高层次上了解了它们的工作原理和训练过程。我们深入研究了 LLM 的核心概念，包括数据收集、模式学习和微调，并讨论了 LLM 在各个行业的广泛应用。
虽然大语言模型具有巨大的潜力，但它们也面临着偏见、隐私问题、资源需求和可解释性等挑战。随着人工智能不断发展并更深入地融入我们的生活，应对这些挑战至关重要。
我们还介绍了如何使用 Replicate 库开始使用 LLM，表明即使是像 Llama3 70b-instruct 这样的复杂模型，开发者也可以使用正确的工具访问。
作者：洛逸
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