最新大语言模型(LLM)初学知识汇总
大语言模型(LLM)是深度学习的一个子集,它正在彻底改变自然语言处理领域。它们是
功能强大的通用语言模型,可以针对大量数据进行预训练,然后针对特定任务进行微调。这
使得 LLM 能够拥有大量的一般数据。如果一个人想将 LLM 用于特定目的,他们可以简单
地根据各自的目的微调模型。此过程涉及在与任务相关的较小数据集上训练模型。训练它的
数据集可以包括书籍、文章、代码存储库和其他形式的文本。大语言模型(LLM)已成为人工
智能(AI)领域的突破性发展,通过自监督学习技术来处理和理解人类语言或文本。改变了自
然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用。此类 LLM 模型包括 OpenAI 的 GPT-3 和谷歌的
BERT,在理解和生成类人文本方面表现出了令人印象深刻的能力,使其成为各个行业的宝
贵工具。这份综合指南将涵盖 LLM 的基础知识、训练过程、用例和未来趋势。
1. 大语言模型简介
大语言模型的历史可以追溯到 20 世纪 60 年代。1967 年,麻省理工学院的一位教授构建
了第一个 NLP 程序 Eliza 来理解自然语言。它使用模式匹配和替换技术来理解人类并与人类
交互。后来,在 1970 年,麻省理工学院团队构建了另一个 NLP 程序,用于理解人类并与人
类互动,称为 SHRDLU。
1988 年,RNN 架构被引入来捕获文本数据中存在的顺序信息。但 RNN 只能处理较短的
句子,但不能处理长句子。因此,LSTM 于 1997 年被提出。在此期间,基于 LSTM 的应用
出现了巨大的发展。后来,注意力机制的研究也开始了。
LSTM 有两个主要问题。LSTM 在一定程度上解决了长句子的问题,但在处理非常长的
句子时,它并不能真正表现出色。训练 LSTM 模型无法并行化。因此,这些模型的训练需要
更长的时间。
2017 年,通过《AttentionIsAllYouNeed》论文,NLP 研究取得了突破。这篇论文彻底改
变了整个 NLP 领域。研究人员引入了名为 Transformer 的新架构来克服 LSTM 的挑战。
Transformer 本质上是第一个开发的 LLM,包含一个巨大的数字。参数。Transformers 成为
LLM 最先进的模型。即使在今天,LLM 的发展仍然受到变压器的影响。
在接下来的五年里,大量研究集中在构建比 Transformer 更好的 LLM。LLM 的规模随