大家都应该听过Cha**GPT，它是一个LLMs。那么，LLMs是什么呢？
LLMs全称为LargeLanguageModels，即大型语言模型。
那么，什么是语言模型呢？
简单来说，语言模型是一种数学模型，用于对人类语言进行建模。需要注意的是，这里的重点在于数学模型，而不是逻辑框架。了解这一点非常重要。
最早提出语言模型概念的是著名的语音识别和自然语言处理专家贾里尼克博士。在他工作于IBM实验室期间，他提出了基于统计的语音识别框架，这个框架对语音和语言处理产生了深远影响，从根本上使得语音识别成为可能。在贾里尼克之前，科学家们将语音识别问题视为人工智能和模式匹配问题，而贾里尼克则将其视为通信问题。
为什么是通信问题？为什么将其转化为通信问题后就能实现语音识别呢？
根据香农确定的现代通信原理，通信也被称为信道的编码和解码过程。在传输信息之前，信息源会生成原始信息，接收方会尽力还原与原始信息最接近的信息。
例如，在打电话时，当你问对方「你吃了晚饭了吗」时，通信系统会对这句话进行编码，将其转换为类似于「…」的编码。然而，在传输过程中，信号可能会有损失，接收方可能会收到类似于「0…」的编码。这时候，我们就无法完全解码出原来的句子了。
为了解决这个问题，我们可以将与接收到的编码「0…」类似的句子都列举出来，可能的情况包括：
吃了晚饭了吗你吃了饭了吗你吃了晚饭了吗你吃了晚饭了然后通信系统会计算哪种情况的可能性最大，并选择该情况作为最终结果。只要噪音不大，并且传输信息具有冗余性，我们就能够恢复原始信息。
贾里尼克博士认为，让计算机理解人类语言的方法并不是像教人那样教授语法，而是更好地让计算机计算每种可能语句的概率，找出概率最大的语句。
这种计算自然语言中每个句子概率的数学模型被称为语言模型。
2、如何计算概率？确实，计算语言模型的一种简单方法是使用统计学的方法。简单来说，我们可以通过对输入的上下文进行统计，计算出后续词语出现的概率。比如，在句子「你吃了晚饭了吗」中，根据概率，名词如「饭」或「晚饭」的概率更高，而动词如「睡」「睡觉」则可能性较低。
这就是语言模型的第一阶段，也被称为统计语言模型（StatisticalLanguageModel，SLM）。其基本思想是基于马尔可夫假设建立词语序列模型，通过考虑最近的上下文来预测下一个词的出现概率。
随着语言模型的发展，它经历了三个迭代阶段。
第二阶段是神经网络语言模型（NeuralLanguageModel，NLM），它使用神经网络来训练模型，学习单词之间的关联性和概率关系。通过深度学习和大量数据的利用，NLM能够捕捉到词汇之间更复杂的关系。NLM模型采用分层结构，将输入的文本数据映射到高维语义空间中，并进行学习。通过不断更新神经网络模型参数，NLM逐渐学会了文本数据的语义，并能够生成连贯、自然且语义准确的文本。相对于前述的SLM，由于深度神经网络的学习能力更强，NLM在学习语言模型时具备更好的泛化能力和适应性，例如可以生成更长的文本。然而，NLM相对来说也更依赖较大的数据集，并需要耗费大量的人力在数据标注上。
第三阶段是预训练语言模型（Pre-trainedLanguageModel，PLM），它是一种使用大量文本数据进行训练的自然语言处理模型。相对于NLM，PLM使用无监督学习方法，因此无需标注数据或提供文本类型等信息。其中，Transformer架构是一种常见的预训练语言模型。
第四阶段是大预言模型（LargeLanguageModel），现在的LLM可以被视为一个具有庞大训练数据的PLM。例如，GPT-2模型仅有15亿个参数，而GPT-则高达惊人的亿个参数。尽管LLM的主要变化是模型规模的扩展，但这些巨大的预训练语言模型表现出与较小预训练语言模型不同的行为，并在解决复杂任务时展现出令人惊叹的能力（也称为涌现能力，但目前对此还存在争议）。因此，学术界将这些大型预训练语言模型称为大语言模型（LLM）。
非常正确，这两个认知对理解语言模型的工作原理非常重要：
语言模型是计算自然语言每个句子概率的数学模型。当用户向AI提问时，AI会通过计算概率来确定其回答。
当前的语言模型不仅仅是一个问题对应一个答案，实际上是一个问题对应多个可能的答案，并根据这些答案的概率进行排序，最终返回最有可能的答案。
这两个认知有助于我们理解语言模型在生成回答时的思维过程和决策机制。
、总结当下可用的大模型LLMs4、语言模型的用例有哪些？大型语言模型可以应用于各种用例和行业，包括医疗、零售、科技等等。以下是所有行业都存在的用例：
文本总结文本生成情感分析内容创作聊天机器人、虚拟助手和对话式人工智能命名实体识别语音识别和合成图像注解文本到语音的合成拼写纠正机器翻译推荐系统欺诈行为检测代码生成大型语言模型是如何训练的大型语言模型是深度学习神经网络，是人工智能和机器学习的一个子集。大型语言模型首先被预训练，以便它们学习基本的语言任务和功能。预训练是需要大量计算能力和尖端硬件的步骤。
一旦模型经过预训练，就可以用特定任务的新数据对其进行训练，为特定的使用案例进行微调。微调方法具有很高的计算效率，因为它需要更少的数据和功率，使其成为一种更便宜的方法。
5、大型语言模型的4个优势减少人工劳动和成本语言模型可用于实现许多过程的自动化，例如：
情感分析顾客服务内容创作欺诈检测预测和分类这类任务的自动化导致了人工劳动和相关成本的减少。
提高可用性、个性化和客户满意度：许多客户希望企业能够全天候提供服务，利用语言模型的聊天机器人和虚拟助理可以实现这一目标。语言模型通过处理大量数据来了解客户的行为和喜好，从而推动个性化服务的发展。这种个性化服务和更高的可用性将提高客户满意度和积极品牌关系。
节省时间：语言模型系统可以自动化营销、销售、人力资源和客户服务等多个过程。比如，语言模型可以帮助进行数据输入、客户服务和文件创建，从而使员工有更多时间从事需要人类专业知识的重要工作。此外，语言模型还可以帮助企业快速分析大量数据，提取洞察力并做出明智决策，从而提高运营效率、解决问题速度和商业决策的准确性。
提高任务准确性：大型语言模型能够处理大量数据，从而提高预测和分类任务的准确性。这些模型利用数据中的模式和关联关系进行学习，以提供更准确的预测和分类结果。例如，在情感分析中，大型语言模型可以分析数千条客户评论，准确判断每条评论的情感是正面、负面还是中性。这种准确性的提高在商业应用中非常重要，因为小错误可能带来重大影响。
6、语言模型的挑战和限制1-可靠性和偏见语言模型的能力受限于它们所训练的文本训练数据，这意味着它们对世界的认识是有限的。模型学习训练数据中的关系，而这些关系可能包括：
虚假信息种族、性别和性的偏见有毒的语言当训练数据没有被检查和标记时，语言模型已经被证明会做出种族主义或性别歧视的评论。
也有一些情况下，模型会呈现虚假信息。
2-语境窗口每个大型语言模型只有一定的内存，所以它只能接受一定数量的令牌作为输入。例如，Cha**GPT的限制是个令牌（大约个词），这意味着Cha**GPT无法对输入进行理解，也无法为超过个令牌限制的输入生成输出。
-系统成本开发大型语言模型需要大量投资，包括计算机系统、人力资本（工程师、研究人员、科学家等）和电力。由于是资源密集型，使得大型语言模型的开发只适用于拥有巨大资源的巨大企业。据估计，英伟达和微软的Megatron-Turing，项目总成本接近1亿美元。
4-环境影响Megatron-Turing是用数百台NVIDIADGXA多GPU服务器开发的，每台服务器的耗电量高达6.5千瓦。伴随着大量的电力来冷却这个巨大的框架，这些模型需要大量的电力，并留下了大量的碳足迹。
根据一项研究，在GPU上训练BERT（谷歌的LLM）大致相当于一次跨美国的飞行。
小编将介绍：如何开发大语言模型；
转载请注明：http://www.0431gb208.com/sjszyzl/7569.html
