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大家好欢迎来到 LLM 的奇妙世界如果你对人工智能 (AI) 的最新进展特别是那些能像人类一样阅读、写作甚至进行对话的 AI 感兴趣那么你来对地方了。这篇文章将带你认识 LLM 的基本概念让你轻松入门这个令人兴奋的领域。
LLM 到底是什么
LLM 全称 Large Language Model中文叫做大语言模型。顾名思义它们是 模型 (Model) 可以理解为一种复杂的数学公式这个公式里有很多很多的参数。这些参数是通过大量的数据“喂”给模型让它不断学习和调整得到的。 语言 (Language) 这些模型专门用来处理和理解人类的语言比如中文、英文等等。 大 (Large) 这些模型通常都非常“大”意思是它们的参数数量非常庞大甚至可以达到千亿级别参数越多模型通常就越强大但也需要更多的计算资源来训练和使用。
简单来说LLM 就是一种基于深度学习技术的、能够理解和生成人类语言的、参数规模庞大的 AI 模型。
LLM 能做什么
LLM 的能力非常强大以下是一些常见的应用场景 文本生成 可以写文章、写诗歌、写代码、写剧本等等。你给它一个开头它就能续写出一个完整的故事而且逻辑通顺、语言流畅。 例如 你输入“从前有一个”LLM 可能会续写出“从前有一个小村庄村庄里住着一位勇敢的骑士…” 问答系统 可以回答各种各样的问题例如“中国的首都是哪里”、“如何制作巧克力蛋糕”等等。 例如 你问“如何学习 Python”LLM 可能会回答“学习 Python 可以从阅读官方文档开始然后尝试编写一些简单的程序…” 机器翻译 可以将一种语言翻译成另一种语言例如将英文翻译成中文。 例如 你输入“Hello, world!”, LLM 可能会翻译成“你好世界” 对话系统 可以像人类一样与你进行对话甚至可以根据上下文理解你的意图。 例如 你说“今天天气真好”LLM 可能会回复“是啊非常适合出去走走” 代码生成: 可以根据你的需求自动生成代码。 例如 你输入“写一个Python函数来计算斐波那契数列”LLM 可能会生成如下代码 def fibonacci(n):if n 1:return nelse:return fibonacci(n-1) fibonacci(n-2)print(fibonacci(10)) # 输出55LLM 是如何工作的
LLM 之所以如此强大是因为它们基于一种叫做 Transformer 的深度学习架构。Transformer 的核心是自注意力机制 (Self-Attention)它可以让模型在处理每个词的时候都关注到句子中其他所有词的信息从而更好地理解上下文的含义。
可以这样理解
传统方法 像一个学生逐字逐句地阅读但可能读到后面就忘了前面讲了什么。Transformer 像一个老师可以同时看到整篇文章并迅速找出其中的关键信息和联系。
举个例子
“我今天去了超市买了苹果、香蕉和牛奶。苹果很甜。”
传统的模型可能只关注到“苹果很甜”这几个字而 Transformer 会注意到“苹果”指的就是前面提到的在超市买的水果。
更通俗地理解
想象你有很多乐高积木 (数据)你想搭建一个城堡 (模型)。你一开始随机搭建 (训练的初始状态)然后根据图纸 (目标) 一点点调整最后终于搭建出了一个漂亮的城堡 (训练好的模型)。LLM 也是类似它通过学习大量的文本数据不断调整自己的参数最终学会了理解和生成语言。
常见的 LLM 有哪些
目前有很多知名的 LLM例如
GPT 系列 (OpenAI) 包括 GPT-3、GPT-3.5 (ChatGPT 的基础)、GPT-4 等以强大的文本生成能力著称。BERT (Google) 擅长理解语言的深层含义常用于文本分类、情感分析等任务。LaMDA (Google) 专注于对话能力可以进行流畅自然的对话。PaLM (Google) 一个更大的模型拥有更强的推理和解决问题的能力。LLaMAMeta: 参数规模多样并且开源。
总结
LLM 是一种非常强大的 AI 模型它们正在改变我们与计算机交互的方式。虽然背后的技术很复杂但理解其基本概念并不难。希望这篇文章能帮助你入门 LLM并激发你进一步探索这个领域的兴趣。
未来LLM 还将继续发展变得更加智能、更加强大。让我们一起期待 LLM 带来的更多惊喜吧
