大语言模型的定义大语言模型（英文：Large Language Model，缩写LLM），也称大型语言模型，是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。 这个大语言模型到底有多大？拿 GPT 来说， GPT 其实出现了好几代，GPT 3 它有 45 个 t b 的训练数据，那么整个维基百科里面的数据只相当于他训练数据的 0. 6%。我们在这个训练的时候把这个东西称作语料，就语言材料，这个语料的量是可以说是集中到我们人类所有语言文明的精华在里面，这是一个非常非常庞大的一个数据库。 从量变到质变经过这样的一个量的学习之后，它产生的一些就是做 AI 的这些计算机学家们，他们没有想到会有这种变化，无法合理解释这一现象的产生即——当数据量超过某个临界点时，模型实现了显著的性能提升，并出现了小模型中不存在的能力，比如上下文学习（in-context learning）。 这也就催生了两个事件：
大语言模型涌现的能力
语言模型历史2017谷歌推出 transformer 模型，2018 年的时候谷歌提出了 Bert 的模型，然后到 GPT 2，从 340 兆到 10 亿 、15 亿，然后到 83 亿，然后到 170 亿，然后到 GPT3 1750 亿的参数。 最早的是 2017 年出来的，就是我们所了解的那个GPT， GPT 名字里面有一个叫做transformer，就是这个 transformer 模型。它是 2017 年出现的，其实也很早，所以计算机领域来说， 2017 年可以归结于上一个时代的产品。然后 2018 年第一代 GPT 出来，当时还不行，相对来说比较差，性能也不行，然后像一个玩具一样。然后 2018 年谷歌又推出了一个新的模型，叫BERT，但是这些模型都是基于之前谷歌推出的这个 transformer 模型进行发展的。然后到了 2019 年， open AI 除了 GPT 2 也没有什么特别，就是它没有办法来产生一个语言逻辑流畅通顺的一段名词，你一看就知道这是机器写的。 但是到了 2020 年的5月， GPT 3 出来之后，其实就有了非常大的变化， GPT 3 的性能比 GPT 2 好很多，它的数参数的数量级大概是 GPT 2- 10 倍以上。 大语言模型的训练方式训练语言模型需要向其提供大量的文本数据，模型利用这些数据来学习人类语言的结构、语法和语义。这个过程通常是通过无监督学习完成的，使用一种叫做自我监督学习的技术。在自我监督学习中，模型通过预测序列中的下一个词或标记，为输入的数据生成自己的标签，并给出之前的词。 训练过程包括两个主要步骤：预训练（pre-training）和微调（fine-tuning）：
常见的大语言模型GPT-3（OpenAI）： Generative Pre-trained Transformer 3（GPT-3）是最著名的LLM之一，拥有1750亿个参数。该模型在文本生成、翻译和其他任务中表现出显著的性能，在全球范围内引起了热烈的反响，目前OpenAI已经迭代到了GPT-4版本 BERT（谷歌）：Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）是另一个流行的LLM，对NLP研究产生了重大影响。该模型使用双向方法从一个词的左右两边捕捉上下文，使得各种任务的性能提高，如情感分析和命名实体识别。 T5（谷歌）： 文本到文本转换器（T5）是一个LLM，该模型将所有的NLP任务限定为文本到文本问题，简化了模型适应不同任务的过程。T5在总结、翻译和问题回答等任务中表现出强大的性能。 ERNIE 3.0 文心大模型（百度）：百度推出的大语言模型ERNIE 3.0首次在百亿级和千亿级预训练模型中引入大规模知识图谱，提出了海量无监督文本与大规模知识图谱的平行预训练方法。 参考链接： |
|
|
