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相信有不少伙伴对大模型有所耳闻但也是一知半解也许你知道很重要可以为自己的工作提供帮助但是不知道该如何结合又或是转行的过程中并不知道从何入手网上的教程要么不包含具体的操作步骤要么需要好几篇合在一起才能弄清。我们接下来会每周更新一篇文章用尽可能通俗易懂的语言来介绍大模型相关的技术以及应用并且还有保姆级的实战教程从0开始教你怎么操作。
今天先用一篇文章简单导入介绍一下大模型是什么如何实现的以及可以用在什么地方比较适合小小白阅读哦。
大模型是什么 说到大型语言模型 LLMlarge language model大家最熟悉的应该就是 chatGPT 用到的 GPT 系列。LLM 又被统称为 foundation models 基石模型是指由神经网络组成的语言模型通常包含数十亿个或更多的参数是使用自监督学习或半监督学习来训练大量未标记的文本所得。可以捕捉更复杂的模式和关系从而提供更准确和强大的预测和模式识别能力有助于解决许多领域的挑战包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。
简单点说大模型就是用大量级数据进行训练拥有大规模参数能够处理复杂任务和大规模数据的模型。 工作原理
预训练与微调
由于传统的深度学习在自然语言处理 NLP(Natural Language Processing)领域的表现不佳预训练模型的思想应运而生。在2018年 Goolge Brain 提出了 BERT 模型作为第一个广泛应用的基于 Transformer 架构的预训练模型BERT与大多数预训练模型一样它通过在大规模无标签的文本数据上进行预训练学习到丰富的语言知识并在特定任务上进行微调取得了极大的成功预训练模型开始真正的兴起慢慢成为了 NLP 领域的主流方法之一。
大模型正是采用了预训练模型的方法通过在大规模未标记数据上进行预训练通过自监督学习方法来学习语言模式和语义关系然后在特定任务上进行微调使其适应具体的应用领域。下面以自然语言处理为例一起了解一下大模型的工作原理。 工作原理如上图所示概括一下就是将文本生成任务分割成一个个单位Token输入到预设好的训练模型中然后将这些单元转化为特征向量映射到向量空间中Embedding经过由不同的块Block构成的神经网络从而计算出每个单位的分布概率Prob并将概率最大即最符合可能结果的 Token 输出之后生成任务所需的单词或文本Decoding/Generating最后原先输入的 Token 以及输出的 Token 一起输入模型进行自监督训练对训练模型输出的结果进行验证与微调。
无论是处理语言、文本、图像或是视频工作原理都大致如此只不过会根据数据的形式选择对应的分割方式和训练模型。
光看图可能会觉得好多名词一知半解下面就来解释一下图中的名词都是什么意思。
名词解释
**Token标记**表示对文本进行分割和标记后的最小单位在NLP任务中将文本划分成标记是为了便于下一步Embedding 将自然语言转化成计算机能够处理和理解的数字。标记可以是单词、数字、标点符号、特殊符号或其他更小的单元如字符或子词。 Embedding嵌入****表示将离散的符号或标记如单词、字符、子词等映射到连续向量空间的过程嵌入技术的目标是通过这种映射将文本中的符号转换成数值化的表示使得计算机可以更好地理解和处理文本。 **Block块**表示模型中的一个基本组成单元或层例如在Transformer模型中每个块由多头自注意力层和前馈神经网络层组成。这些块在模型中堆叠多次形成多层的深度神经网络。每个块负责不同的特征提取和表示学习是构建预训练模型的基本组件。 **Prob概率**表示生成文本的概率在预训练模型中生成的文本序列是按照一定的概率分布来产生的。模型会为每个单词或标记生成一个概率分布表示该位置应该是哪个单词或标记的概率。在解码过程中根据概率分布选择概率最高的单词或标记作为下一个生成的内容。 **Decoding解码**在预训练模型中是指根据输入的部分文本或标记使用模型的参数和语言知识来生成下一个单词或标记的过程。解码是预训练模型完成文本生成的重要步骤。在文本生成任务中解码器通常根据已生成的部分文本和模型的上下文理解能力逐步生成下一个单词或标记以生成完整的文本序列。
**Generating生成**是指利用预训练模型进行文本生成任务通过给定一些初始文本或标记让模型根据其语言知识和上下文理解能力逐步生成连贯的文本序列。生成可以用于各种文本生成任务如文本摘要、对话生成、翻译等。 大模型能做什么
传统应用场景 大模型和以往的 AI 不同以往的 AI 往往是擅长专门处理某个领域的的内容而现在的大模型基本在向着通用人工智能 AGI(Artificial General Intelligence)的方向发展往往是一个模型能够处理多种数据类型完成不同方向的任务。
1.自然语言处理大模型能够更好地理解和生成自然语言文本从而应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等领域。
2.图像识别与处理利用大模型我们可以实现准确和高效的图像分类、目标检测、图像生成等任务广泛应用于计算机视觉领域。
3.推荐系统大模型能够通过学习用户行为模式来提供个性化的推荐帮助用户发现和获取感兴趣的信息和产品。
4.医疗领域大模型在医学图像分析、疾病预测和诊断支持等方面具有巨大潜力可以提供更准确和可靠的医疗服务。
5.智能助手大模型能够提供更自然、智能和贴近人类的对话交互能力使得智能助手更加智能化和个性化。
6.虚拟现实与增强现实通过结合大模型和计算机图形学技术能够实现更逼真和沉浸式的虚拟现实和增强现实体验。
7.自动驾驶大模型在感知、决策和控制等方面的应用可以提升自动驾驶系统的安全性和智能化水平。
8.金融风险预测通过利用大模型分析金融市场的大规模数据和模式可以提供更精准和实时的金融风险预测。
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作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。
