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你知道嘛那个叫大规模语言模型简单说就像是个超级大的脑袋里头装的东西比咱们想的还要多参数得有几百亿那么多。
这玩意儿就像是自学成才的它通过看特别多的书、文章啥的不需要别人教自己就能学会说话和写字。
它的工作就像是个算命先生总想算出来你下一句话可能会说什么。
比如有一堆词儿它能算出这些词连一块儿说出来的可能性有多大。
就好像你掷个骰子算命先生能告诉你可能掷出的点数一样。
要算这些词的联合可能性可不简单因为要考虑的东西实在太多了。
就好比咱们手头有个《现代汉语词典》里面有7万多个词。
你想要是咱们随便组个20个词的句子那可能的组合比天上的星星还多数量大得惊人高达 7.9792x1096 这么个天文数字。
要简化这个算法咱们可以这么想一个词出现的可能性可能就跟前头几个词有关系。
就像咱们盖房子一块砖接着一块砖后面这块砖放的位置得看前面几块砖放哪儿。
用一种叫前馈神经网络的方法就能算出来每个词跟前面的词搭配的可能性。
例如要算“把努力变成一种习惯”这句话的可能性就是算“把”出现的可能再算“努力”跟在“把”后面的可能依此类推。 P ( 把 努力 变成 一种 习惯 ) P ( 把 ) × P ( 努力|把 ) × P ( 变成|把 努力 ) × P ( 一种 ∣ 把 努力 变成 ) × P ( 习惯 ∣ 把 努力 变成 一种 ) \begin{aligned} P(\text{把 努力 变成 一种 习惯}) P(\text{把})\times P(\text{努力|把})\times P(\text{变成|把 努力})\times \\ P(\text{一种}|\text{把 努力 变成})\times P(\text{习惯}|\text{把 努力 变成 一种}) \end{aligned} P(把 努力 变成 一种 习惯)P(把)×P(努力|把)×P(变成|把 努力)×P(一种∣把 努力 变成)×P(习惯∣把 努力 变成 一种)
恩这就是大语言模型就像是个自学成材的超级计算机它能通过看大量的书和文章自己学会怎么用词造句。
这模型的本事就是算出来你下句话可能说啥就像个现代算命先生。
但因为要考虑的可能性太多就像是从词典里随便拼凑出天文数字那么多的句子一样所以得用一些巧妙的方法来简化计算。
这就像盖房子一块砖一个脚印后面的得看前面的摆放。
用这个方法这大脑袋计算机就能算出一个词跟它前面的词搭配的可能性帮我们更好地理解和用语言。 上下文学习
和以前不同的地方在于他不仅仅是学习单纯的词和句子还学会了词和词之间的关系。
你想啊一个词在不同的句子里意思可能完全不一样就像“苹果”在“打开苹果电脑”和“我想吃苹果”里的意思就不一样。
这大模型得学会这些变化才能真正明白咱们说的话。
之所以有今天都是因为他们发现了一本秘籍。
前置《【史上最本质】序列模型RNN、双向 RNN、LSTM、GRU、Seq-to-Seq、束搜索、Transformer、Bert》
秘籍《从【注意力机制】开始到【Transformer】的零基础【大模型】系列》。 思维链 CoT
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大部分方法都是临时修补帮助那些大型计算机LLM临时记住些东西。
但MemGPT能让大模型能永远记住东西
https://github.com/cpacker/MemGPT#loading-local-files-into-archival-memory
他们搞了个叫虚拟上下文管理的玩意儿灵感是从电脑操作系统里那一层层的记忆体系里来的。
就好像是给计算机装了个超级大的储物间让它能记住更多的东西。
这个MemGPT就像是一个聪明的仓库管理员懂得怎么在快速记忆内存和慢速记忆硬盘之间转移东西。
就好像有些东西经常用就放在手边不常用的就放远点。
这样计算机就能在有限的记忆空间里更聪明地处理大量的信息。
而且它还会自己决定啥时候跟用户聊天啥时候专心处理信息。 LangChain
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从 GPT1 - GPT4 拆解 GPTs 对比主流大模型技术点 当前绝大多数大语言模型结构都采用了类似GPT架构使用基于Transformer架构构造的仅由解码器组成的网络结构采用自回归的方式构建语言模型。
但是在位置编码、层归一化位置以及激活函数等细节上各有不同。
旋转位置编码
如何提高大模型的外推能力
层归一化
激活函数
注意力机制优化
