什么是大模型

通俗来讲，大模型就是输入大量语料，来让计算机获得类似人类的“思考”能力，使之能够理解自然语言，能够进行『文本生成』、『推理问答』、『对话』、『文档摘要』等工作。既然是学习，那我们就可以用『上学参加工作』这件事来类比大模型的训练、使用过程：1.找学校::训练LLM需要大量的计算，因此GPU更合适，因此只有购买得起大量GPU的贵族学校才有资本训练自己的大模型2.确定教材::大模型顾名思义就是大，需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配3.找老师::即用什么样的算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解Token之间的关系4.就业指导::学完书本中的知识后，为了让大模型能够更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导5.搬砖::就业指导完成后，下面就要正式干活了，比如进行一次翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）在LLM中，Token([2])被视为模型处理和生成的文本单位。它们可以代表单个字符、单词、子单词，甚至更大的语言单位，具体取决于所使用的分词方法（Tokenization）。Token是原始文本数据与LLM可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成一个词汇表（Vocabulary），比如：The cat sat on the mat，会被分割成“The”、“cat”、“sat”等的同时，会生成下面的词汇表：|Token|ID||-|-||The|345||cat|1256||sat|1726||…|…|

数字化的好处是便于计算机处理。但为了让计算机理解Token之间的联系，还需要把Token表示成稠密矩阵向量，这个过程称之为embedding([3])，常见的算法有：基于统计Word2Vec，通过上下文统计信息学习词向量GloVe，基于词共现统计信息学习词向量基于深度网络CNN，使用卷积网络获得图像或文本向量RNN/LSTM，利用序列模型获得文本向量基于神经网络BERT，基于Transformer和掩码语言建模（Masked LM）进行词向量预训练Doc2Vec，使用神经网络获得文本序列的向量以Transform为代表的大模型采用自注意力（Self-attention）机制来学习不同token之间的依赖关系，生成高质量embedding。大模型的“大”，指的是用于表达token之间关系的参数多，主要是指模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如GPT-3拥有1750亿参数，其中权重数量达到了这一量级，而词汇表token数只有5万左右。参考：[How does an LLM"parameter"relate to a"weight"in a neural network?](https://datascience.stackexchange.com/questions/120764/how-does-an-llm-parameter-relate-to-a-weight-in-a-neural-network"How does an LLM"parameter"relate to a"weight"in a neural network?")

GPT是“生成式预训练变换器”（Generative Pre-trained Transformer）的缩写，是一种大型语言模型（LLM），也是生成式人工智能的重要框架。首个GPT由OpenAI于2018年推出。GPT模型是基于Transformer模型的人工神经网络，在大型未标记文本数据集上进行预训练，并能够生成类似于人类自然语言的文本。截至2023年，大多数LLM都具备这些特征，并广泛被称为GPT。而所谓的生成式预训练，其实是机器学习领域一个由来已久的概念。但是，直到2017年Google推出了Transformer模型，我们才见到了如BERT（2018年发布）和XLNet（2019年发布）这样的大型语言模型的诞生。这些模型都是基于预训练的转换器，但它们并不是为生成文本而设计，而是作为“仅编码器”使用。2018年，OpenAI发表了一篇名为《通过生成式预训练提高语言理解能力》的文章，首次介绍了基于转换器的生成式预训练模型（GPT）系统，即我们所说的“GPT-1”。[heading1]问题六、大模型是什么东西？[content]所谓的大模型，简而言之，就是那些拥有庞大参数数量的模型。它们通过处理和理解海量数据，能够胜任一系列复杂的任务。那么，为何将这些模型称作“大”模型呢？原因在于它们的规模之大，通常包含从数十亿到数千亿的参数。这些庞大的参数集合赋予了模型强大的学习和记忆能力，使其在处理各种任务时表现出色。我们可以从两个方面来进一步解读大模型的特点：1.大模型之所以强大，一个重要原因在于它们庞大的参数数量。这些参数，或者说“权重”，是模型在学习过程中不断调整的核心，它们帮助模型更深入地理解和生成数据。2.大模型的训练离不开大量的数据。无论是文本、图像还是音频数据，都是大模型学习的基础。通过对这些数据的深入学习，模型能够掌握丰富的知识和技能。