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在當(dāng)今科技驅(qū)動(dòng)的社會(huì)中，大語言模型(Large Language Model，LLM)已經(jīng)深入到我們生活的諸多方面。作為一種生成式 Al(Generative Artifcial Intelligence，GAI)，大語言模型使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，具備了深度理解語言并能夠自主生成語言內(nèi)容的能力。本文將介紹大語言模型的基本原理和發(fā)展歷程，還會(huì)探討大語言模型的現(xiàn)狀和未來。
大語言模型概述
大語言模型是當(dāng)前自然語言處理領(lǐng)域的重要研究方向。作為生成式 AI的一個(gè)分支，大語言模型利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)從大量的文本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)語言規(guī)律，并能夠生成連貫、有意義的文本。這種能力使得大語言模型可以勝任各種語言處理任務(wù)，如機(jī)器翻譯、文本摘要、問答系統(tǒng)等。
那么，大語言模型與深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)有什么關(guān)系呢?在說明這個(gè)問題之前，首先介紹一下 AI 技術(shù)的發(fā)展。
AI技術(shù)的發(fā)展
人工智能的發(fā)展源頭可以追溯到 1956年夏天。當(dāng)時(shí)，麥卡錫、明斯基等科學(xué)家在美國(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院開會(huì)研討“如何用機(jī)器模擬人的智能”，首次提出了“人工智能”這一概念。這一概念的提出標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生，它的目標(biāo)是創(chuàng)造出能夠復(fù)制或超越人類智能的智能機(jī)器。
四十多年后的 1997年，人工智能進(jìn)入了一個(gè)新的階段--機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，它使機(jī)器能夠從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并改進(jìn)數(shù)據(jù)以做出決策或預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)的出現(xiàn)。讓人工智能從被動(dòng)的執(zhí)行指令，轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)的學(xué)習(xí)和改進(jìn)，這是一個(gè)巨大的飛躍。
到了 2017年，深度學(xué)習(xí)的概念開始被廣泛接受。深度學(xué)習(xí)是一種使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)并做出決策的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP(反向傳播)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中最常用的兩種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，讓人們能夠處理更復(fù)雜、更抽象的問題，比如，圖像識(shí)別、語音識(shí)別等。
到了 2021年，人工智能又迎來了一個(gè)新的里程碑--生成式 AI。生成式 AI能夠根據(jù)提示或現(xiàn)有數(shù)據(jù)，創(chuàng)造出全新的書面(文字)、視覺(圖片、視頻)和聽覺(音頻)內(nèi)容。這意味著,AI不再僅僅是復(fù)制人類的智能，而是有了自己創(chuàng)造的能力。
總的來說，從人工智能到機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，再到生成式 AI是一個(gè)遞進(jìn)的發(fā)展歷程，后者是前者的真子集，如圖1所示。這也是一個(gè)從模擬人類智能到主動(dòng)學(xué)習(xí)，再到自我創(chuàng)造的過程。每一個(gè)階段的突破，都極大地推動(dòng)了人工智能的發(fā)展，使得人工智能越來越接近它的最終目標(biāo)--超越人類的智能。同時(shí)，人工智能的發(fā)展也在推動(dòng)著其他領(lǐng)域的進(jìn)步，比如，信息檢索、知識(shí)圖譜、智能問答等。未來，人工智能將會(huì)在更多的領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用，為人類社會(huì)的發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。
生成式 AI、NLP、GPT 的關(guān)系
自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)生成式AI，以及GPT(Generative Pre-trained Transformer，生成式預(yù)訓(xùn)練 Transformer)技術(shù)，這三者在 AI領(lǐng)域中都占有重要的地位，它們之間存在著密切的聯(lián)系和區(qū)別，那么，它們相互之間有什么關(guān)系呢?
首先，自然語言處理是AI領(lǐng)域的一門學(xué)科，它的主要目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)能夠理解和生成人類語言。NLP涵蓋了從語法解析和詞義理解，到情感分析和文本生成等一系列復(fù)雜任務(wù)。NLP的研究和應(yīng)用，使得人類能夠開發(fā)出如機(jī)器翻譯、語音識(shí)別、情感分析等各種實(shí)用的系統(tǒng)和應(yīng)用。
如上一小節(jié)所介紹的內(nèi)容，生成式AI是深度學(xué)習(xí)的真子集，它的主要特點(diǎn)是能夠創(chuàng)造出全新的內(nèi)容，如文字、圖片、視頻或音頻。生成式AI通過學(xué)習(xí)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，理解其內(nèi)在的模式和規(guī)律，然后根據(jù)這些模式和規(guī)律生成新的內(nèi)容。生成式AI的應(yīng)用范用非常廣泛，包括圖像生成、音樂創(chuàng)作、文本生成等。
GPT技術(shù)是生成式AI技術(shù)中的一種，它是目前處理 NLP 問題的最先進(jìn)技術(shù)之一。GPT是一種自回歸的大語言模型，它通過對(duì)數(shù)萬億單詞預(yù)訓(xùn)練，然后根據(jù)輸入文本預(yù)測(cè)最有可能的下一個(gè)單詞。盡管GPT最初是為處理NLP 問題而開發(fā)的，但其實(shí)它也可以用于生成圖像、視頻等內(nèi)容。生成式 AI、NLP、GPT 三者的關(guān)系如圖2所示。
圖2.生成式AI、NLP、GPT三者關(guān)系
總的來說，NLP、生成式AI和GPT三者之間的關(guān)系可以這樣理解：NLP是一個(gè)廣泛的研究領(lǐng)域，生成式AI是一類技術(shù)，而GPT則是生成式AI在NLP領(lǐng)域的一種具體應(yīng)用。需要指出的是：雖然GPT起源于NLP領(lǐng)域，但其在多模態(tài)任務(wù)中的應(yīng)用已經(jīng)是人工智能更廣泛研究的一部分，而不僅僅局限于NLP，如DALL·E(OpenAl于2021年1月推出的一種AI系統(tǒng))能夠根據(jù)文本描述生成相應(yīng)的圖像，2024年4月發(fā)布的 GPT-4o本身已經(jīng)具備圖片識(shí)別和文字處理的多模態(tài)功能。
大語言模型的發(fā)展
本小節(jié)主要介紹大語言模型的發(fā)展，用如圖3所示的大語言模型進(jìn)化樹來描述。
圖3.大語言模型進(jìn)化樹
從2018年的 Word2Vec、GloVe和FastText開始，這些模型專注于捕捉語言的基本單元：如單詞以及與其語義相關(guān)的嵌入。盡管它們?cè)诋?dāng)時(shí)已經(jīng)能夠用于各種 NLP任務(wù)，但它們無法充分理解上下文中單詞間的復(fù)雜關(guān)系。
隨后出現(xiàn)的模型如BERT和GPT通過引入Transfommer 架構(gòu)，使得模型能夠更好地理解語句中單詞間的關(guān)系。這種雙向上下文或單向生成的方法，顯著提高了機(jī)器閱讀理解和文本生成的能力。
到了 2021 年和 2022年，出現(xiàn)了以Jurassic-1、GPT-Neo和Chinchilla為代表的模型，它們?cè)?a class="article-link" target="_blank" href="/tag/%E5%BC%80%E6%BA%90/">開源社區(qū)中享有盛譽(yù)，允許更多的研究人員和開發(fā)者參與到這一激動(dòng)人心的領(lǐng)域中來。這些模型在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)表現(xiàn)出色，而且它們的結(jié)構(gòu)和算法優(yōu)化也為特定任務(wù)(如代碼生成、文本摘要和問答系統(tǒng))提供了定制化解決方案。2021年6月，GPT-3發(fā)布，更是將這種能力提升到了一個(gè)新的層次，GPT-3 以其巨大的規(guī)模和泛化能力，展示了模型在沒有特定任務(wù)訓(xùn)練的情況下仍然具有完成多種復(fù)雜任務(wù)的潛能。
到了 2023 年，出現(xiàn)了如 LLaMA-2、GPT-4 和 Claude-2 等模型，它們不僅在技術(shù)上取得了進(jìn)展，更在應(yīng)用層面推動(dòng)了LLM的發(fā)展。這些模型在處理更廣泛的任務(wù)時(shí)顯示出更好的適應(yīng)性和精準(zhǔn)度，它們能夠以前所未有的深度和細(xì)致程度理解人類語言。
步入 2024年，大語言模型的發(fā)展趨勢(shì)也在不斷變化。首先，智能體(Agent)的崛起成為一個(gè)重要的趨勢(shì)。隨著大模型應(yīng)用場(chǎng)景的復(fù)雜化和多樣化，有效地利用大模型的能力、搭建好 Agent成為一個(gè)重要的議題。其次，個(gè)人化的大語言模型智能體開始受到關(guān)注。清華大學(xué)首次提出了個(gè)人大語言模型智能體的概念，不僅對(duì)個(gè)人大語言模型智能體所需的能力、效率和安全問題進(jìn)行了深入的研究，還收集并整理了領(lǐng)域?qū)＜业囊娊?，開創(chuàng)性地提出了個(gè)人大語言模型智能體的5級(jí)智能水平分級(jí)法。
此外，文本視頻生成技術(shù)也成為一個(gè)新的熱點(diǎn)。例如，OpenAl發(fā)布了文本視頻生成模型Sora，這標(biāo)志著 OpenAl正式加人了視頻生成領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)。
在企業(yè)級(jí)市場(chǎng)，大模型的應(yīng)用也在不斷擴(kuò)大。金融、教育、醫(yī)療、能源等行業(yè)的許多企業(yè)開始意識(shí)到大型模型產(chǎn)品的價(jià)值，并積極倡導(dǎo)使用這些產(chǎn)品來提高員工的工作效率。
大語言模型的現(xiàn)狀和未來
大語言模型在自然語言處理領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展，目前已經(jīng)看到的業(yè)務(wù)使用場(chǎng)景如表1所示。
表1.大語言模型現(xiàn)有典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景
除了大量已經(jīng)落地的成功案例，以大語言模型為代表的生成式 AI也面臨著一系列挑戰(zhàn)，如模型訓(xùn)練和推理對(duì)資源的高消耗、模型生成內(nèi)容的合規(guī)問題等。幸運(yùn)的是，這些挑戰(zhàn)并非無法克服，解決方案的探索將是本書后續(xù)章節(jié)的重點(diǎn)內(nèi)容。大語言模型的訓(xùn)練和運(yùn)行對(duì)資源的高需求可以通過采用高效的訓(xùn)練框架和技術(shù)來緩解。例如，使用像DeepSpeed這樣的優(yōu)化工具可以顯著降低內(nèi)存消耗和提高訓(xùn)練速度，使大模型的訓(xùn)練變得更加可行。大語言模型生成的內(nèi)容可能包含的錯(cuò)誤或不當(dāng)信息可以通過強(qiáng)化內(nèi)容過濾和質(zhì)量控制機(jī)制來解決。在未來，隨著這些解決方案的實(shí)施和完善，大語言模型將繼續(xù)在語言的理解和生成上取得新的突破，推動(dòng)各行各業(yè)的創(chuàng)新?？偨Y(jié)來說，大語言模型所面臨的挑戰(zhàn)確實(shí)存在，但通過不斷的技術(shù)創(chuàng)新和社會(huì)努力，有望找到解決這些問題的方法。
