原文：
www.kdnuggets.com/2023/05/large-language-models-work.html
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大型语言模型是一种人工智能（AI）模型，旨在理解、生成和处理自然语言。这些模型在大量文本数据上进行训练，以学习人类语言的模式、语法和语义。它们利用深度学习技术，如神经网络，来处理和分析文本信息。
大型语言模型的主要目的是执行各种自然语言处理（NLP）任务，如文本分类、情感分析、机器翻译、摘要生成、问答和内容生成。一些知名的大型语言模型包括 OpenAI 的 GPT（生成预训练变换器）系列，其中 GPT-4 是最著名的之一，Google 的 BERT（双向编码器表示变换器），以及 Transformer 架构的一般应用。
大型语言模型通过使用深度学习技术分析和学习大量文本数据，使其能够理解、生成和处理人类语言，以执行各种自然语言处理任务。
在大规模文本语料库上进行预训练：大型语言模型（LLMs）在庞大的文本数据集上进行预训练，这些数据集通常涵盖了互联网的显著部分。通过从各种来源学习，LLMs 捕捉语言中的结构、模式和关系，使其能够理解上下文并生成连贯的文本。这一预训练阶段帮助 LLMs 建立一个强大的知识基础，作为各种自然语言处理任务的基础。
在任务特定的标记数据上进行微调：在预训练之后，LLM 会使用针对特定任务和领域（如情感分析、机器翻译或问答）的较小标记数据集进行微调。这一微调过程使模型能够将其一般语言理解适应目标任务的细微差别，从而提高性能和准确性。
基于提示的学习与传统的 LLM 训练方法有所不同，例如 GPT-3 和 BERT 的训练方法，这些方法需要在未标记的数据上进行预训练，然后用标记数据进行任务特定的微调。而基于提示的学习模型则可以通过使用提示整合领域知识，自主调整以适应各种任务。
基于提示的模型生成的输出的成功严重依赖于提示的质量。精心设计的提示可以引导模型生成精确且相关的输出。相反，设计不当的提示可能会产生不合逻辑或无关的输出。设计有效提示的技巧被称为提示工程。
自注意力机制：支撑许多大型语言模型（LLM）的 Transformer 架构引入了一种自注意力机制，这一机制彻底改变了语言模型处理和生成文本的方式。自注意力机制使模型能够在给定的上下文中权衡不同单词的重要性，从而在生成文本或进行预测时选择性地关注相关信息。该机制计算效率高，并提供了一种灵活的方式来建模复杂的语言模式和长距离依赖。
位置编码和嵌入：在 Transformer 架构中，输入文本首先被转换为嵌入，这些嵌入是连续的向量表示，用于捕捉单词的语义含义。然后，将位置编码添加到这些嵌入中，以提供有关句子中单词相对位置的信息。这种嵌入和位置编码的结合使 Transformer 能够以上下文感知的方式处理和生成文本，从而理解和生成连贯的语言。
分词是将原始文本转换为一系列较小单位（称为标记）的过程，这些单位可以是单词、子词或字符。分词是 LLM 管道中的一个重要步骤，因为它使模型能够以结构化格式处理和分析文本。LLM 中使用了几种分词方法和技术：
基于单词的分词：这种方法将文本拆分成单独的单词，将每个单词视为一个独立的标记。虽然简单直观，但基于单词的分词在处理词汇表外的词时可能会遇到困难，并且可能无法有效处理具有复杂形态的语言。
基于子词的分词：子词方法，如字节对编码（BPE）和 WordPiece，将文本拆分为可以组合成完整单词的较小单元。这种方法使 LLMs 能够处理词汇表外的单词，并更好地捕捉不同语言的结构。例如，BPE 通过合并最常出现的字符对来创建子词单元，而 WordPiece 则采用数据驱动的方法将单词分割成子词标记。
基于字符的分词：这种方法将单个字符视为标记。虽然它可以处理任何输入文本，但基于字符的分词通常需要更大的模型和更多的计算资源，因为它需要处理更长的标记序列。
LLMs 可以生成连贯流畅的文本，紧密模拟人类语言，使其成为创意写作、聊天机器人和虚拟助手等应用的理想选择。它们还可以根据给定的提示完成句子或段落，展示了出色的语言理解和上下文意识。
LLMs 在sentiment analysis任务中表现出色，在这些任务中，它们根据情感将文本分类为正面、负面或中性。这种能力广泛应用于客户反馈分析、社交媒体监测和市场研究等领域。
LLMs 还可以用于机器翻译，允许用户在不同语言之间翻译文本。像 Google Translate 和 DeepL 这样的 LLMs 已经展示了令人印象深刻的准确性和流畅性，使其成为跨语言障碍沟通的宝贵工具。
LLMs 可以通过处理自然语言输入并根据其知识库提供相关答案来回答问题。这一能力已被应用于各种场景，从客户支持到教育和研究辅助。
LLMs 可以生成长文档或文章的简明摘要，使用户能够更快地掌握主要观点。文本摘要在新闻聚合、内容策划和研究辅助等方面具有广泛的应用。
大型语言模型代表了自然语言处理领域的重大进展，改变了我们与语言技术互动的方式。它们在大量数据上进行预训练，并在特定任务数据集上进行微调，从而提高了在各种语言任务上的准确性和性能。从文本生成与完成到情感分析、机器翻译、问答系统和文本摘要，LLMs 展示了非凡的能力，并已在众多领域得到应用。
然而，这些模型也面临挑战和限制。计算资源、偏见与公平性、模型可解释性以及控制生成内容是需要进一步研究和关注的领域。尽管如此，大语言模型对 NLP 研究和应用的潜在影响巨大，它们的持续发展可能会塑造 AI 和基于语言的技术的未来。
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