什么是大语言模型？
大语言模型（LLMs）是经过大量文本数据训练的AI系统，用于理解和生成类似人类的语言。
在训练过程中，它们通过分析来自书籍、文章、网站和其他书面来源的数十亿文本示例来学习语言中的模式、关系和结构。
这使它们能够理解人类语言的语法和语义。
当今使用的一些流行LLM包括：
这些模型是专有的，这意味着它们的内部细节（权重、参数、训练数据、训练方法）不公开。
最广泛使用的开源权重模型（模型权重公开可用）包括：
什么驱动着大语言模型？
Transformer架构是当今所有流行LLM的支柱。
Transformer是通过Google在2017年的研究开发的。
它的优势在于，与之前的方法不同，它让LLM能够同时（并行地）理解和处理输入文本中的所有单词，而不是一个接一个（顺序地）处理。
这是通过其称为自注意力的机制实现的，该机制帮助确定每个单词与文本序列中其他每个单词的关系。
什么是GPT？
GPT，或生成式预训练Transformer，是最早和最广为人知的LLM之一。
GPT诞生于OpenAI的研究，在Google引入Transformer架构一年后，即2018年。
它的继任者ChatGPT是当今最受欢迎的LLM之一。
GPT通过根据提示预测下一个单词/标记来生成文本。
这个过程称为自回归，意味着每个单词都是基于之前的单词生成的。
你会在描述GPT的图像中看到，它接受输入嵌入和位置编码作为输入。
这看起来有些奇怪，因为应该是单词/句子进入GPT才能产生下一个单词。
事实是，LLM不理解英语（或任何其他人类语言）。
任何英语单词/句子都必须首先被分解成称为标记的小片段，这个过程称为标记化。
在ChatGPT等LLM中，这是使用称为字节对编码的标记化算法完成的。
获得的标记然后被编码成称为嵌入的数学形式。
嵌入是高维向量表示，捕获不同单词/句子之间的语义含义和关系。
具有相似含义的单词在更高维空间中具有更接近的嵌入。
如下所示，“Apple”的嵌入比“Pen”更接近“Orange”。
我们之前讨论过LLM中的Transformer架构如何让它们并行处理所有单词/标记。
这可能会导致问题，因为在像英语这样的语言中，单词的位置对于传达含义很重要。
这就是为什么使用位置编码将句子中不同单词/标记的位置信息与这些单词/标记的输入嵌入相结合。
现在我们已经了解了LLM的内部机制，让我们讨论它们是如何训练的。
训练LLM生成文本
从零开始训练文本生成LLM的第一步是预训练。
在这个阶段，LLM通过处理大量未标记的文本数据集来学习。
在每一步中，它都被给予上下文（即之前的单词/标记），并被要求预测接下来的单词/标记。
这使它逐渐学习语法、事实和常识推理。
一旦我们获得了预训练的LLM，就可以通过在特定于这些任务的标记示例上训练它来适应特定任务。
这些任务可能包括模型回答问题、总结文档或更可靠地遵循指令。
这一步称为监督微调（SFT）。
在SFT之后，LLM可能会很好地执行任务，但其响应可能仍然偏离人类价值观。
例如，如果你问LLM“圣诞节是什么时候？”，它可能会回答“不是12月25日吗？”。
尽管这个回答是正确的，但你可能更喜欢听起来更有礼貌的回答，比如“圣诞节在每年的12月25日庆祝。”
这是通过一种称为**人类反馈强化学习（RLHF）**的技术实现的。
RLHF通过使用人类判断数据集来指导哪些回答被认为是更好的，从而使LLM与人类价值观、偏好和期望保持一致。
它是使现代LLM（如ChatGPT）实现高对话质量和安全性的关键技术。
如何从LLM获得更好的响应？
提示是一种流行的技术，可以帮助你从LLM获得响应，整个称为提示工程的领域已经围绕这种做法出现。
两种提示方法很流行
除了这些，还引入了许多专门的提示技术，其中之一称为思维链（CoT）提示。
当遵循思维链（CoT）提示时，LLM被指示在提供答案之前逐步推理。
这提高了它在数学、逻辑和推理任务中的准确性
还有一种进一步训练LLM的方法，使它们内化这种思维链方法。这有助于它们在响应复杂问题时更好地思考和推理。
这是通过使用强化学习在大量提示示例及其思维链响应的数据集上训练LLM来实现的。
产生的LLM被称为大型推理模型（LRMs）。这些模型在回答查询之前会花时间思考。
当今使用的一些流行LRM包括：
现代LLM是多模态的
LLM不仅仅是文本生成器，它们能做的远不止这些。
现代LLM是多模态的。这意味着它们可以处理来自不同模态（音频、图像和视频）的数据作为输入和输出。
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