近年來人工智能（AI）領域經歷了巨大的增長，而自然語言處理（NLP）更是其中一個取得快速進展的領域。NLP中最重要的發展便是大語言模型（LLM），該項技術可能徹底改變我們與科技互動的方式，加上OpenAI的GPT-3的爆火，使得大語言模型在業界更加備受關注。在本篇文章中，我們將簡單地介紹一下大語言模型，科普其定義、訓練方式、流行原因、常見大語言模型例子以及其面臨的挑戰。
大語言模型的定義
大語言模型（英文：Large Language Model，縮寫LLM），也稱大型語言模型，是一種人工智能模型，旨在理解和生成人類語言。它們在大量的文本數據上進行訓練，可以執行廣泛的任務，包括文本總結、翻譯、情感分析等等。LLM的特點是規模龐大，包含數十億的參數，幫助它們學習語言數據中的複雜模式。這些模型通常基於深度學習架構，如轉化器，這有助於它們在各種NLP任務上取得令人印象深刻的表現。
大語言模型的訓練方式
訓練語言模型需要向其提供大量的文本數據，模型利用這些數據來學習人類語言的結構、語法和語義。這個過程通常是通過無監督學習完成的，使用一種叫做自我監督學習的技術。在自我監督學習中，模型通過預測序列中的下一個詞或標記，爲輸入的數據生成自己的標籤，並給出之前的詞。
訓練過程包括兩個主要步驟：預訓練（pre-training）和微調（fine-tuning）：
- 在預訓練階段，模型從一個巨大的、多樣化的數據集中學習，通常包含來自不同來源的數十億詞彙，如網站、書籍和文章。這個階段允許模型學習一般的語言模式和表徵。
- 在微調階段，模型在與目標任務或領域相關的更具體、更小的數據集上進一步訓練。這有助於模型微調其理解，並適應任務的特殊要求。
大語言模型的流行原因
爲什麼大語言模型越來越受歡迎，以下是其主要的流行原因：
- 性能提升： 大語言模型的龐大規模使其能夠捕捉複雜的語言模式，從而在各種任務中展現出令人驚歎的能力，尤其是在準確性和流暢性方面往往超過了以前最先進的方法。
- 遷移學習： 大語言模型可以針對特定的任務進行微調，使得模型能夠利用其一般的語言理解，迅速適應新的領域。這種遷移學習能力大大減少了對特定任務數據和訓練時間的需求。
- 多功能性： 大語言模型可以執行多種任務，而不需要特定任務的架構或模型，可用於文本生成、翻譯、總結等，使其在各種應用中具有高度的靈活性和通用性。
- 高互動性： 大語言模型理解和產生類似人類的反應的能力使其能夠與人工智能系統進行更自然和直觀的互動，爲人工智能驅動的工具和應用提供了新的可能性。
常見的大語言模型
- GPT-3（OpenAI）： Generative Pre-trained Transformer 3（GPT-3）是最著名的LLM之一，擁有1750億個參數。該模型在文本生成、翻譯和其他任務中表現出顯著的性能，在全球範圍內引起了熱烈的反響，目前OpenAI已經迭代到了GPT-4版本。
- BERT（谷歌）：Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）是另一個流行的LLM，對NLP研究產生了重大影響。該模型使用雙向方法從一個詞的左右兩邊捕捉上下文，使得各種任務的性能提高，如情感分析和命名實體識別。
- T5（谷歌）： 文本到文本轉換器（T5）是一個LLM，該模型將所有的NLP任務限定爲文本到文本問題，簡化了模型適應不同任務的過程。T5在總結、翻譯和問題回答等任務中表現出強大的性能。
- ERNIE 3.0 文心大模型（百度）：百度推出的大語言模型ERNIE 3.0首次在百億級和千億級預訓練模型中引入大規模知識圖譜，提出了海量無監督文本與大規模知識圖譜的平行預訓練方法。
大語言模型面臨的挑戰
儘管大語言模型的能力令人刮目相看，但他們仍然面臨着一些挑戰：
- 資源消耗巨大： 訓練LLM需要大量的計算資源，這使得較小的組織或研究人員在開發和部署這些模型方面面臨挑戰。此外，與訓練LLM有關的能源消耗也引起了一定程度的環境問題。
- 輸出可能帶有偏見：由於訓練數據中可能帶有偏見，而LLM可以學習並延續其訓練數據中的偏見，導致有偏見的輸出，可能是冒犯性的、歧視性甚至是錯誤性的觀念。
- 理解能力受限： 雖然大語言模型有能力產生看似連貫和與背景上下文相關的文本，但LLM有時對其所寫的概念缺乏深刻的理解，這很可能導致不正確或無意義的輸出。
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