大型语言模型已经彻底改变了我们通过自然语言处理进行交互的方式，使得更多的基于语言的应用程序成为可能，例如语言翻译，问答，文本摘要和聊天机器人。
由于这些模型是在大量文本数据集（如书籍，文章和社交媒体帖子）上进行训练的，因此它们能够学习人类语言的细微差别并生成连贯和上下文适当的响应。
背景
机器学习领域正在呈指数级增长。
- 1997年，IBM计算机Deep Blue击败了世界棋王加里·卡斯帕罗夫（IBM100 - Deep Blue）。
- 2012年，AlexNet在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中一举成名（AlexNet和ImageNet：深度学习的诞生| Pinecone）。Alexnet使用了一个具有6000万参数的卷积神经网络。然后，微软击败了Alexnet（2015年）。Microsoft researchers win ImageNet computer vision challenge
- Google的深度思考提出了AlphaGo-AlphaGo（deepmind.com）。
- 2017年，Google发表了其著名的变压器语言模型论文，用于语言翻译 。Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language
- 2018年，Google发布了自然语言处理的BERT - Open Sourcing BERT: State-of-the-Art Pre-training for Natural Language Processing。
- 2020年，微软推出了ChatGPT 3。
什么是大型语言模型？
机器学习模型具有基于特定领域/区域的信息，可以根据给定的输入提供输出。
为了创建模型，使用了机器学习技术称为监督学习，在其中给定了某些标记输入来训练模型。
随着数据量的增加，正确标记数据变得困难。
大型语言模型（LLM）是设计用于根据给定提示或输入生成不同类型响应（视频，文本，图像）的AI系统。这些模型使用先进的机器学习算法，如神经网络，处理大量数据，并提取语言中不同元素之间的模式和关系，例如单词，短语和语法。
基于大型语言模型的程序
今天有许多针对特定领域的大型语言模型。一些示例包括：
- Dalle 2-自然语言到图像。它用于从自然语言描述中创建逼真的图像和艺术品。
- MakeAVideo-这是使用Meta的语言模型进行视频生成。它是一种文本到图像生成技术，旨在实现文本到视频生成
- Character.AI-这是一种语言模型聊天机器人Web应用程序，可以生成类似于人类的文本响应并参与上下文对话
- Github Copilot-这是用于生成代码的语言模型。 Github Copilot经过数十亿行代码的训练，将自然语言提示转换为各种语言的编码建议
- ChatGPT-ChatGPT是一种基于文本的语言模型，能够理解和生成对各种问题和提示的类人回应。
深入探讨大型语言模型。
大型语言模型（LLMs）是机器学习模型，旨在学习文本内容的统计属性，以生成模仿原始输入文本风格的新文本。大型语言模型的美妙之处在于，它能够生成真实而准确的新文本，就好像是真实人物所写的一样。某种程度上，大型语言模型检查最后输入的单词，并尝试预测接下来会出现的单词。预测是基于概率的，最可能的最佳预测被选择为下一个单词。
大型语言模型的工作原理
大型语言模型是使用称为深度学习的机器学习技术创建的。深度学习是人工智能（AI）的子集，能够学习数据中的复杂模式。深度学习是使用神经网络实现的，这些计算系统受到了大脑从经验中学习的能力的启发。
深度学习算法可以扩展到大型数据集，并且可以从未经结构化或标记的数据中学习。这使其非常适合自然语言处理（NLP）。LLMs用于自然语言处理。
新的基于大型语言模型的方法受到了谷歌关于Transformer（机器学习模型）的论文的启发。之前有不同类型的神经网络，如卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）等。这些神经网络用于特定用例，如计算机视觉、语言翻译等。这些神经网络难以训练大型数据。这就是基于Transformer的神经网络的优势所在，它有助于并行化训练和创建真正大型的模型。
LLMs采用的方法称为自回归模型，它是一种前馈模型，可以在给定上下文的一组单词中预测下一个单词。它是一种人工智能，一次搜索给定文本内容的可能性空间。LLMs将输入文本作为输入，并基于大量的互联网数据、不同写作风格、主题等模式进行转换。它们可以在不需要人类额外调整和控制的情况下完成这一操作。
ChatGPT3 — 大型语言模型的例子
ChatGPT3是一个流行的大型语言模型的例子，由OpenAI训练，具有1750亿个参数，并在约570GB的数据上进行了训练。其结果是GPT3现在可以执行一些任务，例如将英语句子翻译成法语，而无需通过训练数据集提供少量或没有例子。OpenAI与云基础架构合作，使用数千个GPU来训练LLM。下面的图表显示了大型语言模型在参数数量方面的发展历程。目前最大的模型是Megatron，它使用了5300亿个参数。（使用DeepSpeed和Megatron训练Megatron-Turing NLG 530B，这是世界上最大和最强大的生成语言模型 — 微软研究）
结论
大型语言模型能够构建极其丰富的语言表示，这些模型非常强大，不仅捕捉了语言中的单词，还捕捉了这些单词之间的关系。LLMs知道语义以推断关系，因此它们可以生成理解关系的新文本，从而更加真实。
大型语言模型的优势在于，当组织采用现有的已经训练好的模型，并对其进行调整以创建特定领域和任务的模型时，它们可以利用这些模型在内部使用或向客户提供价值。它们还可以将LLMs的大规模训练与特定于领域/组织的数据集相结合，以创建特定目的的新模型。
大型语言模型的应用
大型语言模型正在推动许多NLP场景和应用。在经过大量数据的训练后，LLM具有捕捉自然语言各种复杂性的能力。一旦它捕捉了自然语言的复杂性，它就可以实现以下场景：
- 内容摘要
- 基于先前内容生成文本
- 重写文本
- 数据分类
- 数据提取
像ChatGPT3、BERT这样的LLM可以支持上述所有场景，因为它们是在大量文本语料库上进行训练的。
大型语言模型的重要用例
以下是LLM的主要用例：
- 语言翻译：LLM可以用于不同语言之间的翻译。模型使用深度学习算法来理解源语言和目标语言的语言结构。
- 内容生成：LLM使得为生成新的博客文章、想法、文章和其他形式的内容创建连贯和逻辑的内容变得容易。基于它们所接受的广泛数据，它们可以生成独特和可读的新内容。
- 情感分析：LLM可以检测和分类标记文本中的情感状态和情绪。它可以检测情感和其他情绪，有助于用户意见和评论。
- 理解、摘要文本：LLM提供了一种理解文本及其内容的方法。由于LLM被训练在大量数据上，它们可以理解、摘要和分类不同形式和模式的文本。
- 回答查询：LLM使得与用户的自然语言查询进行交互成为可能。LLM使得检测、理解意图并以自然语言回应成为可能。
LLM使上述用例成为可能，因为它们是在大量数据上进行训练，提供高效的结果。LLM使用一种称为自监督训练的技术来提高其性能和准确性。LLM已经被训练来理解数据中的复杂模式。
ChatGPT的用途：
- 内容生成：你可以使用ChatGPT生成文章、诗歌、故事或任何其他类型的文本内容。
- 情感分析：你可以使用ChatGPT分析文本的情感，并确定其是否积极、消极或中性。
- 命名实体识别：你可以使用ChatGPT在文本中识别人物、组织和地点等命名实体。
- 文本分类：你可以使用ChatGPT将文本分类为不同的类别，例如新闻、体育或科技。
- 客户服务：ChatGPT可以集成到客户服务系统中，为客户提供快速准确的答案。
- 虚拟助手：你可以将ChatGPT用作虚拟助手，执行各种任务，例如安排约会、发送电子邮件和预订。
- 数据分析：ChatGPT可以用于分析大量的文本数据，例如客户反馈，以获取洞察和做出明智的决策。
- 语音应用程序：ChatGPT可以集成到语音应用程序中，例如智能扬声器和虚拟助手，提供对话界面。
- 聊天机器人：你可以使用ChatGPT为各种应用程序构建聊天机器人，例如客户支持、电子商务和娱乐。
- 教育：ChatGPT可以用于教育，为学生提供个性化和互动式的学习体验。
ChatGPT时代：ChatGPT全能应用一本通
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内容简介
本书从ChatGPT等自然语言大模型基础知识讲起，重点介绍了ChatGPT等语言大模型在生活中的实际应用，让每一个人都能了解未来的生活和工作。
本书分为16章，涵盖的主要内容有人工智能、OpenAI、ChatGPT的介绍、ChatGPT的使用技巧，向大家展现ChatGPT在学术教育、商业管理、新媒体、办公、求职、法律、电商等不同领域的应用，以及ChatGPT当下的问题、大模型的未来。
本书通俗易懂，用最简单的语言解释人工智能的入门知识，案例丰富，实用性强，适合每一个想要了ChatGPT等自然语言处理大模型的读者和进阶爱好者阅读，也适合想要通过API打造新时代语言模型应用的开发者。
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