大型语言模型在生成人工智能中的应用如何？

我们以ChatGPT为例来直观地理解一下。ChatGPT 的众多功能中，其中之一就是理解人类语言（用简单的话提出问题）。它还可以产生我们人类可以理解的反应。ChatGPT 与人类交流的这种能力是由大型语言模型提供支持的。

换句话说，我们可以说——一个需要生成类似人类文本的生成式人工智能系统需要大型语言模型。

我们再通俗一点来分解一下吧！

什么是语言模型？

我们先来了解一下什么是语言模型。

语言模型是：

• 一种机器学习模型

• 它使用各种统计和概率技术

• 预测句子或短语中给定单词序列的概率。

简而言之，语言模型旨在根据给定句子/短语的上下文预测下一个最合适的单词来填充句子或短语中的空白。

我们举个例子来更好地理解！

当我们在手机中使用消息传递应用程序时，它可以通过在我们输入消息时预测下一个单词来帮助我们。例如，一旦我们输入“how”，手机可能会建议“are”或“is”之类的单词，因为它知道这些单词通常出现在句子中的“how”之后。

同样，如果我们输入“我要去”，手机可能会预测“商店”、“公园”、“办公室”或“海滩”等单词，因为这些是日常语言中“去”之后的常见单词。

该预测是根据我们迄今为止输入的内容以及通过分析大量文本学到的模式做出的。

大语言模型（LLM）

大语言模型 (LLM) 是一种以下语言模型：

• 一种机器学习模型

• 在大型文本数据集上进行训练

• 并使用先进的神经网络架构

• 生成或预测类似人类的文本。

回到我们之前的例子，语言模型可以帮助人工智能工具预测句子中即将出现的单词。

下图总结了有关大型语言模型的要点。

大型语言模型最独特和最强大的一点是它们能够根据大量数据生成类似人类的文本、总结和预测内容。法学硕士可以处理和分析大量文本数据，使他们能够高度熟练地完成文本生成、摘要、翻译和情感分析等语言处理任务。

自然语言处理（NLP）

自然语言处理是一个与法学硕士密切相关的重要概念。

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个子集，它专注于计算机和人类通过自然语言（例如英语）进行交互。

• NLP是指使计算机能够理解人类语言并用同一种语言与我们交流的过程。

• NLP 使用算法来分析、理解和生成人类语言。

• 它还可以帮助计算机理解单词和句子背后的上下文和情感。

我们再举一个例子来更好地理解NLP。虚拟助手，例如 Siri，可以使用 NLP 理解并响应我们的命令。

想象一下你问 Siri：“设置明天早上 7 点的闹钟。”

• Siri 的 NLP 算法分析句子，将其分解为单个单词并理解它们的含义、语法和上下文。

• NLP算法将能够理解用户的意图，即设置闹钟。

• 此外，Siri 还会执行命令中指定的操作，在您的设备上设置第二天早上 7 点的闹钟。

• 最后，Siri 会用您的语言给出回复。

自然语言处理是人类响应（例如 ChatGPT）、语言翻译、搜索引擎等任务的支柱。

自然语言处理 (NLP) 和大语言模型 (LLM)

大型语言模型可以被视为自然语言处理模型的演变。换句话说，我们可以说大型语言模型是为 NLP 任务设计的任何模型，重点是理解和生成类似人类的文本。

虽然 NLP 包含广泛的用于处理人类语言的模型和技术，但法学硕士专注于理解和生成类人文本。LLM 专门设计用于根据单词或句子之前的单词来预测该单词或句子的概率，从而使它们能够生成连贯且上下文相关的文本。

从机器学习技术的角度来看，自然语言处理使用了广泛的技术，从基于规则的方法到机器学习和深度学习方法。

另一方面，大型语言模型主要使用深度学习技术来理解文本数据中的模式和上下文，以预测序列中下一个单词的概率。法学硕士是基于人工神经网络架构设计的。大多数大型语言模型都是基于基于转换器的模型。

大语言模型与生成式人工智能有何关系？

大型语言模型 (LLM) 是生成式 AI 的一个子集。虽然生成式人工智能可以生成多种类型的内容，例如文本、图像、视频、代码、音乐等，但法学硕士仅专注于生成文本。

在哪里/使用多大的语言模型？

大型语言模型 (LLM) 用于不同行业的各种人工智能应用程序。以下是一些主要示例：

虚拟助理

LLM 模型是为 Siri、Alexa 或 Google Assistant 等虚拟助手提供支持的引擎。LLM 模型分析人类命令并解释其含义，帮助这些虚拟助手代表用户执行多项操作。

聊天机器人

ChatGPT 不再是一个新词了。我们大多数人都使用过它或类似的人工智能对话聊天机器人。这些聊天机器人使用大型语言模型以模仿人类语言的方式理解人类问题和响应。

语言翻译

大型语言模型在谷歌翻译等人工智能工具完成的语言翻译中发挥着重要作用。这些模型经过大量多语言文本数据的训练，这使它们能够捕捉不同语言的细微差别、变化、上下文和复杂性。

当我们要求翻译工具翻译句子时，它使用 LLM 算法来分析一种语言的输入文本，并以目标语言生成准确且适合上下文的翻译。

通过双向考虑两种语言中单词和短语之间的关系，法学硕士可以生成保留原文含义和语气的翻译。

文本生成

如今，大型语言模型在许多应用程序中用于生成类似人类的文本。这些模型非常复杂，可以根据给定的提示或输入生成连贯且上下文相关的文本。LLM 模型可用于撰写故事、生成产品描述、撰写电子邮件等等。

总结

大型语言模型对于进行文档摘要非常有用。利用自然语言处理能力，LLM模型可以将冗长的文档或文章总结为简洁的摘要，同时保留关键信息和要点。使用注意力机制和上下文理解等技术，法学硕士可以确定摘要中包含的最显着的信息，确保其抓住原文的本质。

情感分析

情感分析是确定文本中表达的情感或情绪基调的过程。大型语言模型可用于分析大量文本数据，理解语言的上下文、细微差别和语气，并识别情绪极性（积极、消极或中性）。

如今，许多组织使用大型语言模型来识别来自社交媒体帖子、产品评论、客户反馈、新闻文章等的文本数据中的情绪。

内容推荐

Netflix、YouTube、Amazon 等平台越来越多地使用大型语言模型 (LLM) 进行内容推荐，为用户提供更加个性化和相关的建议。这些模型捕获单词、短语和主题之间的关系，使他们能够理解内容的含义和上下文。在内容推荐方面，法学硕士会分析用户与内容的交互，例如他们阅读过的文章、购买过的产品或观看过的视频。根据这些数据，法学硕士可以预测用户可能感兴趣的其他内容并建议相关选项。

大型语言模型的一些流行示例

以下是一些使用大型语言模型的流行应用程序。

GPT（生成式预训练变压器）

生成式预训练 Transformer 可能是最流行的大型语言模型，在 ChatGPT 中使用。在 2017 年引入 Transformer 架构后，OpenAI 在 2018 年发布了 GPT-1，作为他们第一个基于 Transformer 的大型语言模型。GPT-1 最初在 BookCorpus 上进行训练，该数据集包含 7000 多本自行出版的书籍。

随后，OpenAI 发布了更高级的 GPT 版本：GPT-2、GPT-3、GPT-3.5 和 GPT-4。所有这些都是基于 Transformer 的大语言模型。GPT-4 是一种多模式模型，这意味着它可以将图像和文本作为输入。

BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）

BERT 由 Google 于 2018 年推出，是一种基于 Transformer 的大型语言模型。BERT 代表了大语言模型和自然语言处理领域的重大进步。它是一种双向 Transformer 模型，可以并行处理单词，与循环神经网络 (RNN) 等传统顺序模型相比，效率更高。

LaMDA（对话应用语言模型）

LaMDA是会话式大语言模型，由Google开发，也是一个基于Transformer的模型。ChatGPT 突然崛起后，谷歌宣布推出自己的对话式 AI 聊天机器人“Bard”。巴德由 LaMDA 提供支持。

后来，Google推出了PaLM（Pathways Language Model），作为LaMDA的继承者。此外，2024 年，谷歌将 Bard 重新命名为新名称“Gemini”。Gemini 由同名的大语言模型 (LLM) 提供支持。Gemini 多模态大语言模型是 LaMDA 和 PaLM 的继承者。

LLaMA（大型语言模型元人工智能）

LLaMA（Large Language Model Meta AI）是 Meta AI 推出的一组大型语言模型（LLM）。LLaMA 是一种自回归语言模型，建立在 Transformer 架构之上。

原文始发于微信公众号（KK安全说）：「人脑替代计划-6」LLM是什么？