大型语言模型 (LLM)：2023 年完整指南
关于 LLM 你需要了解的一切
介绍
您是否曾经挠过头，惊讶于 Google 或 Alexa 似乎能够“抓住”您？ 或者你是否发现自己正在阅读一篇听起来很像人类的计算机生成的文章？ 你不是一个人。 是时候拉开帷幕，揭开秘密了：大型语言模型（LLM）。
你问这些是什么？ 将法学硕士视为隐藏的巫师。 它们为我们的数字聊天提供动力，理解我们混乱的短语，甚至像我们一样写作。 他们正在改变我们的生活，让科幻小说成为现实。
本指南涵盖了法学硕士的所有内容。 我们将探讨它们能做什么、不能做什么以及它们的用途。 我们将用简单明了的语言来研究它们如何影响我们所有人。
那么，让我们开始激动人心的法学硕士之旅吧。
本指南适用于谁？
这份详尽的指南适用于：
- 所有定期处理大量数据的企业家和个体创业者
- 开始使用流程优化技术的 AI 和机器学习或专业人员
- 打算加快其 AI 模块或 AI 驱动产品上市时间的项目经理
- 以及喜欢深入了解 AI 流程中涉及的层的细节的技术爱好者。
什么是大型语言模型？
大型语言模型 (LLM) 是先进的人工智能 (AI) 系统，旨在处理、理解和生成类人文本。 它们基于深度学习技术，并在海量数据集上进行训练，这些数据集通常包含来自网站、书籍和文章等不同来源的数十亿个单词。 这种广泛的培训使法学硕士能够掌握语言、语法、上下文甚至常识的某些方面的细微差别。
一些流行的法学硕士，例如 OpenAI 的 GPT-3，采用了一种称为 Transformer 的神经网络，这使得他们能够非常熟练地处理复杂的语言任务。 这些模型可以执行广泛的任务，例如：
- 回答问题
- 总结文本
- 翻译语言
- 生成内容
- 甚至与用户进行互动对话
随着法学硕士的不断发展，它们在增强和自动化跨行业的各种应用程序（从客户服务和内容创建到教育和研究）方面具有巨大的潜力。 然而，它们也引发了道德和社会问题，例如偏见行为或滥用，这些问题需要随着技术的进步而得到解决。
构建LLM数据语料库的重要因素
您必须构建全面的数据语料库才能成功训练语言模型。这个过程涉及收集大量数据并确保其高质量和相关性。让我们看看对语言模型训练有效数据库的开发有重大影响的关键方面。
优先考虑数据质量和数量
大型数据集是训练语言模型的基础。然而，数据质量具有很多重要意义。使用大量但结构不良的数据训练的模型可能会产生不准确的结果。
相反，较小的、精心策划的数据集通常会带来卓越的性能。这一现实表明了平衡数据收集方法的重要性。数据具有代表性、多样化且与模型的预期范围相关，需要勤奋的选择、清理和组织。
选择适当的数据源
数据源的选择应与模型的具体应用目标保持一致。
- 产生对话的模型将受益于对话和访谈等来源，这些来源是无价的。
- 专注于代码生成的模型将受益于记录良好的代码存储库。
- 文学作品和剧本为那些以创意写作为目标的人提供了大量的培训材料。
您必须包含涵盖预期语言和主题的数据。它可以帮助您定制模型，使其在指定的领域内有效地执行。
使用合成数据生成
使用合成数据增强数据集可以填补空白并扩展其范围。您可以使用数据增强、文本生成模型和基于规则的生成来创建反映现实世界模式的人工数据。该策略扩大了训练集的多样性，以增强模型的弹性并帮助减少偏差。
确保验证合成数据的质量，以便它对模型在其目标域内理解和生成语言的能力做出积极贡献。
实施自动化数据收集
数据收集过程的自动化有助于新的相关数据的一致集成。这种方法简化了数据采集、提高了可扩展性并提高了可重复性。
您可以使用网络抓取工具、API 和数据摄取框架有效地收集各种数据集。您可以微调这些工具，以专注于高质量的相关数据。他们优化了模型的培训材料。您必须持续监控这些自动化系统，以保持其准确性和道德完整性。
了解大型语言模型 (LLM) 的构建模块
为了充分理解法学硕士的能力和运作方式，熟悉一些关键概念非常重要。 这些包括：
单词嵌入
这是指将单词翻译成人工智能模型可以解释的数字格式的做法。 本质上，词嵌入是人工智能的语言。 每个单词都表示为一个高维向量，该向量根据训练数据中的上下文封装其语义。 这些向量使人工智能能够理解单词之间的关系和相似性，从而增强模型的理解和性能。
注意机制
这些复杂的组件有助于人工智能模型在生成输出时优先考虑输入文本中的某些元素。 例如，在一个充满各种情感的句子中，注意力机制可能会给带有情感的单词更高的权重。 这一策略使人工智能能够生成更符合上下文的准确和细致的响应。
变压器
Transformer 代表了法学硕士研究中广泛采用的一种高级神经网络架构。 Transformer 的独特之处在于它们的自我关注机制。 这种机制允许模型同时权衡和考虑输入数据的所有部分，而不是按顺序。 结果是在处理文本中的远程依赖性方面得到了改进，这是自然语言处理任务中的常见挑战。
微调
即使是最先进的法学硕士也需要进行一些调整才能在特定任务或领域表现出色。 这就是微调的用武之地。模型最初在大型数据集上进行训练后，可以在更小、更具体的数据集上进一步细化或“微调”。 此过程允许模型将其广义语言理解能力适应更专业的任务或上下文。
即时工程
输入提示是法学硕士生成输出的起点。 有效地制作这些提示（一种称为提示工程的实践）可以极大地影响模型响应的质量。 它是艺术和科学的融合，需要敏锐地理解模型如何解释提示并生成响应。
偏见
当法学硕士从他们接受训练的数据中学习时，这些数据中存在的任何偏见都可能渗透到模型的行为中。 这可能表现为模型输出中的歧视性或不公平倾向。 解决和减轻这些偏见是人工智能领域的一项重大挑战，也是发展道德良好的法学硕士的一个关键方面。
可解释性
鉴于法学硕士的复杂性，理解他们为什么做出某些决定或产生特定的输出可能具有挑战性。 这种特征被称为可解释性，是正在进行的研究的一个关键领域。 增强可解释性不仅有助于故障排除和模型细化，还可以增强人工智能系统的信任和透明度。
LLM模型是如何训练的？
训练大型语言模型 (LLM) 是一项相当大的壮举，涉及几个关键步骤。 以下是该过程的简化分步概要：
- 收集文本数据： 法学硕士的培训从收集大量文本数据开始。 这些数据可以来自书籍、网站、文章或社交媒体平台。 目的是捕捉人类语言的丰富多样性。
- 清理数据： 然后，原始文本数据在称为预处理的过程中进行整理。 这包括删除不需要的字符、将文本分解为称为标记的较小部分以及将其全部转换为模型可以使用的格式等任务。
- 分割数据： 接下来，干净的数据被分成两组。 一组训练数据将用于训练模型。 另一组验证数据稍后将用于测试模型的性能。
- 设置模型： 然后定义了法学硕士的结构（称为架构）。 这涉及选择神经网络的类型并决定各种参数，例如网络内的层数和隐藏单元的数量。
- 训练模型： 真正的训练现在开始。 LLM模型通过查看训练数据进行学习，根据迄今为止学到的知识进行预测，然后调整其内部参数以减少其预测与实际数据之间的差异。
- 检查型号：使用验证数据检查 LLM 模型的学习情况。 这有助于查看模型的性能并调整模型的设置以获得更好的性能。
- 使用模型：经过训练和评估后，LLM模型就可以使用了。 它现在可以集成到应用程序或系统中，根据给定的新输入生成文本。
- 改进模型： 最后，总是有改进的空间。 随着时间的推移，LLM 模型可以使用更新的数据或根据反馈和实际使用情况调整设置来进一步完善。
请记住，这个过程需要大量的计算资源，例如强大的处理单元和大容量存储，以及机器学习方面的专业知识。 这就是为什么它通常由拥有必要基础设施和专业知识的专门研究组织或公司来完成。
法学硕士依赖监督学习还是无监督学习？
大型语言模型通常使用监督学习的方法进行训练。 简而言之，这意味着他们从向他们展示正确答案的示例中学习。
想象一下，您正在通过向孩子展示图片来教他们单词。 你给他们看一张猫的照片并说“猫”，他们就会学会将这张图片与这个词联系起来。 这就是监督学习的工作原理。 该模型被给予大量文本（“图片”）和相应的输出（“单词”），并且它学会将它们匹配。
因此，如果你向法学硕士提供一个句子，它会尝试根据从示例中学到的内容来预测下一个单词或短语。 通过这种方式，它可以学习如何生成有意义且适合上下文的文本。
也就是说，有时法学硕士也会使用一些无监督学习。 这就像让孩子探索一个充满不同玩具的房间并自己了解它们。 该模型会查看未标记的数据、学习模式和结构，而不会被告知“正确”的答案。
监督学习使用带有输入和输出标记的数据，而无监督学习则不使用标记的输出数据。
简而言之，法学硕士主要使用监督学习进行训练，但他们也可以使用无监督学习来增强自己的能力，例如探索性分析和降维。
训练大型语言模型所需的数据量（以 GB 为单位）是多少？
语音数据识别和语音应用的可能性是巨大的，它们正被用于多个行业的大量应用。
训练大型语言模型并不是一个一刀切的过程，尤其是在涉及所需数据时。 这取决于很多事情：
- 模型设计。
- 它需要做什么工作？
- 您正在使用的数据类型。
- 您希望它表现如何？
也就是说，培训法学硕士通常需要大量文本数据。 但我们谈论的到底有多大呢？ 好吧，想想千兆字节 (GB) 以外的数字。 我们通常查看太字节 (TB) 甚至拍字节 (PB) 的数据。
以 GPT-3 为例，它是最大的法学硕士之一。 它训练于 570 GB 文本数据。 较小的法学硕士可能需要更少的空间——可能是 10-20 GB 甚至 1 GB 的千兆字节——但仍然很多。
但这不仅仅与数据的大小有关。 质量也很重要。 数据需要干净且多样化，以帮助模型有效学习。 而且您不能忘记难题的其他关键部分，例如您所需的计算能力、用于训练的算法以及您拥有的硬件设置。 所有这些因素在培养法学硕士方面都发挥着重要作用。
大型语言模型的兴起：为什么它们很重要
法学硕士不再只是一个概念或实验。 它们在我们的数字环境中发挥着越来越重要的作用。 但为什么会出现这种情况呢？ 是什么让这些法学硕士如此重要？ 让我们深入研究一些关键因素。
精通模仿人类文本
法学硕士改变了我们处理基于语言的任务的方式。 这些模型使用强大的机器学习算法构建，能够在某种程度上理解人类语言的细微差别，包括上下文、情感，甚至讽刺。 这种模仿人类语言的能力不仅仅是一个新奇的东西，它具有重要的意义。
法学硕士先进的文本生成能力可以增强从内容创建到客户服务交互的一切。
想象一下，能够向数字助理提出一个复杂的问题，并得到一个不仅有意义、而且连贯、相关、并以对话语气表达的答案。 这就是法学硕士所能够实现的。 它们推动了更直观、更有吸引力的人机交互，丰富了用户体验，并使信息访问民主化。
经济实惠的计算能力
如果没有计算领域的并行发展，法学硕士的兴起是不可能的。 更具体地说，计算资源的民主化在法学硕士的发展和采用中发挥了重要作用。
基于云的平台提供了前所未有的高性能计算资源访问方式。 这样，即使是小规模组织和独立研究人员也可以训练复杂的机器学习模型。
此外，处理单元（如 GPU 和 TPU）的改进，加上分布式计算的兴起，使得训练具有数十亿个参数的模型成为可能。 计算能力的提高促进了法学硕士的成长和成功，从而带来了该领域的更多创新和应用。
消费者偏好的转变
今天的消费者不仅想要答案，还想要答案。 他们想要引人入胜且相关的互动。 随着越来越多的人在使用数字技术的过程中成长，很明显，对更自然、更人性化的技术的需求正在增加。法学硕士为满足这些期望提供了无与伦比的机会。 通过生成类似人类的文本，这些模型可以创建引人入胜的动态数字体验，从而提高用户满意度和忠诚度。 无论是提供客户服务的人工智能聊天机器人还是提供新闻更新的语音助手，法学硕士都在开创一个更了解我们的人工智能时代。
非结构化数据金矿
非结构化数据，例如电子邮件、社交媒体帖子和客户评论，是洞察的宝库。 估计超过 80% 的企业数据是非结构化的，并且以 55% 每年。 如果利用得当，这些数据对于企业来说就是一座金矿。
法学硕士在这里发挥了作用，因为他们有能力大规模处理和理解此类数据。 它们可以处理情感分析、文本分类、信息提取等任务，从而提供有价值的见解。
无论是从社交媒体帖子中识别趋势，还是从评论中衡量客户情绪，法学硕士都可以帮助企业驾驭大量非结构化数据并做出数据驱动的决策。
不断扩大的 NLP 市场
法学硕士的潜力体现在快速增长的自然语言处理（NLP）市场中。 分析师预计 NLP 市场将从 11 年为 2020 亿美元，到 35 年将超过 2026 亿美元。 但扩大的不仅仅是市场规模。 模型本身也在不断增长，无论是物理尺寸还是它们处理的参数数量。 如下图所示，法学硕士多年来的演变（图片来源：链接）强调了其日益增长的复杂性和能力。
大型语言模型的流行用例
以下是 LLM 的一些顶级和最普遍的用例：
- 生成自然语言文本： 大型语言模型 (LLM) 结合了人工智能和计算语言学的力量，可以自主生成自然语言文本。 它们可以满足不同的用户需求，例如撰写文章、创作歌曲或与用户进行对话。
- 通过机器翻译： 法学硕士可以有效地用于在任何语言对之间翻译文本。 这些模型利用循环神经网络等深度学习算法来理解源语言和目标语言的语言结构，从而促进将源文本翻译成所需语言。
- 制作原创内容： 法学硕士为机器生成有凝聚力和逻辑性的内容开辟了途径。 此内容可用于创建博客文章、文章和其他类型的内容。 这些模型利用其深厚的深度学习经验，以新颖且用户友好的方式格式化和构建内容。
- 分析情绪： 大型语言模型的一项有趣的应用是情感分析。 在这种情况下，模型被训练来识别和分类注释文本中存在的情绪状态和情绪。 该软件可以识别积极、消极、中立和其他复杂情绪等情绪。 这可以提供有关客户反馈以及对各种产品和服务的看法的宝贵见解。
- 理解、总结和分类文本： 法学硕士为人工智能软件建立了一个可行的结构来解释文本及其上下文。 通过指示模型理解和审查大量数据，法学硕士使人工智能模型能够理解、总结甚至对不同形式和模式的文本进行分类。
- 回答问题： 大型语言模型使问答 (QA) 系统能够准确感知和响应用户的自然语言查询。 此用例的流行示例包括 ChatGPT 和 BERT，它们检查查询的上下文并筛选大量文本，以针对用户问题提供相关响应。
将安全性和合规性融入 LLM 数据策略
在法学硕士数据收集和处理框架中嵌入强大的安全性和合规性措施可以帮助您确保数据的透明、安全和合乎道德的使用。该方法包括几个关键行动：
- 实施强大的加密：使用强大的加密方法保护静态和传输中的数据。此步骤可保护信息免遭未经授权的访问和破坏。
- 建立访问控制和身份验证：建立系统来验证用户身份并限制对数据的访问。它将确保只有授权人员才能与敏感信息进行交互。
- 集成记录和监控系统：部署系统来跟踪数据使用情况并识别潜在的安全威胁。这种主动监控有助于维护数据生态系统的完整性和安全性。
- 遵守合规标准：遵守 GDPR、HIPAA 和 PCI DSS 等管理数据安全和隐私的相关法规。定期审核和检查验证合规性，确保实践符合行业特定的法律和道德标准。
- 制定符合道德的数据使用指南：制定并执行规定公平、透明和负责任地使用数据的政策。这些准则有助于维护利益相关者的信任并支持法学硕士的安全培训环境。
这些行动共同加强了法学硕士培训的数据管理实践。它建立了信任和安全的基础，使所有相关利益相关者受益。
微调大型语言模型
微调大型语言模型涉及细致的注释过程。 Shaip 凭借其在该领域的专业知识，可以为这一努力提供重大帮助。 以下是一些用于训练 ChatGPT 等模型的注释方法：
词性 (POS) 标记
句子中的单词用其语法功能进行标记，例如动词、名词、形容词等。此过程有助于模型理解语法和单词之间的联系。
命名实体识别（NER）
句子中的命名实体（例如组织、位置和人员）均被标记。 此练习有助于模型解释单词和短语的语义，并提供更精确的响应。
情感分析
文本数据被分配了积极、中性或消极等情感标签，帮助模型掌握句子的情感底蕴。 它在回应涉及情绪和意见的询问时特别有用。
共指解析
识别并解决文本不同部分引用同一实体的情况。 此步骤有助于模型理解句子的上下文，从而产生连贯的响应。
文字分类
文本数据被分类为预定义的组，例如产品评论或新闻文章。 这有助于模型辨别文本的类型或主题，生成更相关的响应。
夏普 可以通过网络爬行从银行、保险、零售和电信等各个部门收集训练数据。 我们可以提供文本注释（NER、情感分析等），促进多语言 LLM（翻译），并协助分类法创建、提取/提示工程。
Shaip 拥有广泛的现成数据集存储库。 我们的医疗数据目录拥有广泛的去识别化、安全且高质量的数据，适用于人工智能计划、机器学习模型和自然语言处理。
同样，我们的语音数据目录是一个高质量数据的宝库，非常适合语音识别产品，可实现 AI/ML 模型的高效训练。 我们还拥有令人印象深刻的计算机视觉数据目录，其中包含适用于各种应用的广泛图像和视频数据。
我们甚至免费提供可修改且方便的开放数据集，供您在人工智能和机器学习项目中使用。 这个庞大的人工智能数据库使您能够更高效、更准确地开发人工智能和机器学习模型。
Shaip 的数据收集和注释过程
当涉及到数据收集和注释时， 夏普 遵循简化的工作流程。 数据收集过程如下所示：
来源网站的识别
最初，使用与所需数据相关的选定来源和关键字来精确定位网站。
网页抓取
一旦识别出相关网站，Shaip 就会利用其专有工具从这些网站上抓取数据。
文本预处理
收集到的数据经过初步处理，包括句子分割和解析，使其适合进一步的步骤。
注解
预处理的数据被注释以用于命名实体提取。 此过程涉及识别和标记文本中的重要元素，例如人名、组织、地点等。
关系抽取
在最后一步中，确定所识别实体之间的关系类型并相应地进行注释。 这有助于理解文本不同组成部分之间的语义联系。
夏普的奉献
夏普 提供广泛的服务来帮助组织管理、分析和充分利用其数据。
数据网络抓取
Shaip 提供的一项关键服务是数据抓取。 这涉及从特定于域的 URL 中提取数据。 通过利用自动化工具和技术，Shaip 可以快速有效地从各种网站、产品手册、技术文档、在线论坛、在线评论、客户服务数据、行业监管文件等中抓取大量数据。从多个来源收集相关和具体的数据。
机器翻译
使用广泛的多语言数据集与相应的转录配对来开发模型，以跨各种语言翻译文本。 这一过程有助于消除语言障碍并促进信息的可及性。
分类法提取和创建
Shaip 可以帮助提取和创建分类法。 这涉及将数据分类并分类为反映不同数据点之间关系的结构化格式。 这对于企业组织数据特别有用，使其更易于访问和分析。 例如，在电子商务业务中，产品数据可能根据产品类型、品牌、价格等进行分类，使客户更容易浏览产品目录。
数据收集
我们的数据收集服务提供训练生成式人工智能算法和提高模型的准确性和有效性所需的关键现实数据或合成数据。 数据是公正、符合道德和负责任的来源，同时牢记数据隐私和安全。
问答
问答 (QA) 是自然语言处理的一个子领域，专注于自动回答人类语言的问题。 QA 系统经过大量文本和代码的训练，使其能够处理各种类型的问题，包括事实问题、定义问题和基于意见的问题。 领域知识对于开发针对客户支持、医疗保健或供应链等特定领域的 QA 模型至关重要。 然而，生成式 QA 方法允许模型在没有领域知识的情况下仅依赖上下文来生成文本。
我们的专家团队可以仔细研究综合文档或手册来生成问答对，促进企业创建生成式人工智能。 这种方法可以通过从广泛的语料库中挖掘相关信息来有效地解决用户查询。 我们的认证专家确保制作跨越不同主题和领域的高质量问答对。
文字摘要
我们的专家能够提取全面的对话或冗长的对话，从大量的文本数据中提供简洁而富有洞察力的摘要。
文本生成
使用各种风格的广泛文本数据集（例如新闻文章、小说和诗歌）训练模型。 然后，这些模型可以生成各种类型的内容，包括新闻报道、博客条目或社交媒体帖子，为内容创建提供经济高效且节省时间的解决方案。
语音识别
开发能够理解各种应用口语的模型。 这包括声控助手、听写软件和实时翻译工具。 该过程涉及利用由口语录音及其相应文字记录组成的综合数据集。
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使用客户购买历史的广泛数据集（包括指出客户倾向于购买的产品的标签）开发模型。 目标是向客户提供精准的建议，从而促进销售并提高客户满意度。
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培训文本转语音服务
我们提供由人类语音录音组成的广泛数据集，非常适合训练人工智能模型。 这些模型能够为您的应用程序生成自然且引人入胜的声音，从而为您的用户提供独特且身临其境的声音体验。
我们多样化的数据目录旨在满足众多生成式 AI 用例的需求
现成的医疗数据目录和许可：
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- 2 万张以上放射学和其他专业的医学图像（MRI、CT、USG、XR）
- 30k+ 临床文本文档，带有增值实体和关系注释
现成的语音数据目录和许可：
- 超过 40k 小时的语音数据（50 多种语言/100 多种方言）
- 涵盖 55 多个主题
- 采样率 – 8/16/44/48 kHz
- 音频类型-自发的、脚本化的、独白的、唤醒词
- 多种语言的完全转录音频数据集，用于人与人对话、人与机器人、人与座席呼叫中心对话、独白、演讲、播客等。
图像和视频数据目录和许可：
- 食品/文件图像集
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- 以汽车司机为焦点的图像收集
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常见问题
深度学习是机器学习的一个子领域，它利用多层人工神经网络来学习数据中的复杂模式。 机器学习是人工智能的一个子集，专注于使机器能够从数据中学习的算法和模型。 大型语言模型 (LLM) 是深度学习的一个子集，与生成式人工智能有共同点，因为两者都是更广泛的深度学习领域的组成部分。
大型语言模型（LLM）是一种广泛且多功能的语言模型，最初是在大量文本数据上进行预训练的，以掌握语言的基本方面。 然后针对特定应用或任务对它们进行微调，从而使它们能够针对特定目的进行调整和优化。
首先，大型语言模型由于经过大量数据和数十亿参数的广泛训练而具有处理广泛任务的能力。
其次，这些模型表现出适应性，因为它们可以用最少的特定领域训练数据进行微调。
最后，当纳入额外的数据和参数时，法学硕士的表现显示出持续改进，随着时间的推移增强其有效性。
提示设计涉及创建适合特定任务的提示，例如在翻译任务中指定所需的输出语言。 另一方面，即时工程侧重于通过整合领域知识、提供输出示例或使用有效的关键字来优化性能。 快速设计是一个一般概念，而快速工程是一种专门的方法。 虽然即时设计对于所有系统都至关重要，但即时工程对于需要高精度或高性能的系统来说变得至关重要。
大语言模型分为三种类型。 每种类型都需要不同的促销方法。
- 通用语言模型根据训练数据中的语言预测下一个单词。
- 指令调整模型经过训练可以预测对输入中给出的指令的响应。
- 对话调整模型经过训练，可以通过生成下一个响应来进行类似对话的对话。