从代码到对话：LLM 是如何工作的？

大型语言模型（LLM）是先进的生成式 AI 系统，能够理解并生成类似人类的文本。这些模型经过数百万 GB 的互联网文本数据训练，可以识别和理解人类语言。ChatGPT 等由 LLM 驱动的创新产品已家喻户晓，让生成式 AI更容易为大众所用。

预计到 2034 年，全球 LLM 市场规模将达到 856 亿美元，因此许多组织正着手在各项业务职能中采用 LLM。

本文将探讨大型语言模型的工作原理，以及它们在各行各业中的应用。

图 1. LLM 使用深度学习算法生成和理解文本。

大语言模型的发展历程#

大语言模型的发展史跨越数十年，期间涌现了许多研究突破和有趣的发现。在深入核心概念之前，我们先来看看其中一些重要的里程碑。

以下是 LLM 发展历程中几个重要里程碑的简要概览：

• 20 世纪 60 年代：Joseph Weizenbaum 创建了 ELIZA，这是最早的聊天机器人之一。它使用模式匹配，即系统检测用户输入中的关键词并据此回应，以模拟基本对话。
• 20 世纪 90 年代：研究人员开发了循环神经网络（RNNs），用于处理文本或语音等序列数据。它们能够记住之前的输入，但难以处理长序列，因此人们开发了长短期记忆（LSTM）网络来解决这个问题。
• 2014 年：门控循环单元（GRUs）作为更简单、速度更快的 LSTMs 变体问世。大约在同一时期，人们开发了注意力机制，让 AI 能够聚焦序列中最重要的部分，从而更好地理解内容。
• 2017 年：Transformer架构通过多头注意力和并行处理，开创了文本处理的新方式。与 RNN 不同，Transformer 可以一次分析整个序列，因此速度更快，也更擅长理解上下文。

自 2018 年以来，BERT（来自 Transformer 的双向编码器表示）和 GPT（生成式预训练 Transformer）等模型一直在使用 Transformer。BERT 引入了双向处理机制，让信息能够同时向前和向后流动。这些进展极大地提升了此类模型理解和生成自然语言的能力。

图 2. 大型语言模型的发展历程。

LLM 如何工作？#

要了解 LLM（大语言模型）的工作原理，首先需要明确 LLM 究竟是什么。

LLM 是基础模型的一种，即使用海量数据集训练的通用 AI 系统。这些模型可以针对特定任务进行微调，旨在以模仿人类写作的方式处理和生成文本。LLM 擅长根据简短提示进行预测，并广泛应用于生成式 AI，根据人类输入创建内容。它们可以推断上下文、提供连贯且相关的回答、翻译语言、总结文本、回答问题、协助创意写作，甚至生成或调试代码。

LLM 规模庞大，使用数十亿个参数运行。参数是模型在训练过程中学习到的内部权重，使模型能够根据接收到的输入生成输出。通常，参数更多的模型往往表现更好。

以下是一些 2024 年广受欢迎的 LLM 示例：

• GPT-4o：GPT-4o 于 2024 年 5 月发布，是 OpenAI 推出的多模态模型。它可以处理文本、图像、音频和视频输入。
• Claude 3.5：Claude 3.5 于 2024 年 6 月由 Anthropic 推出，在 Claude 3 系列的基础上提升了自然语言处理和问题解决能力。
• Llama 3：Meta 于 2024 年 4 月发布了 Llama 3 系列，其中包含参数量高达 700 亿的模型。这些开源模型以成本效益高以及在各类基准测试中表现出色而闻名。
• Gemini 1.5：Gemini 1.5 于 2024 年 2 月由 Google DeepMind 发布，是一种能够处理文本、图像及其他数据类型的多模态模型。

LLM 的关键组成部分#

大语言模型（LLMs）由多个关键组成部分协同工作，以理解并回应用户提示。其中一些组成部分按层组织，每一层都负责语言处理流程中的特定任务。

例如，嵌入层会将单词或词语片段转换为数值向量，以表示它们之间的关系。

在此基础上，前馈层会分析这些向量以发现模式。同时，位置编码帮助模型跟踪词语顺序。

另一个重要组成部分是注意力机制。它能帮助模型聚焦输入中最相关的部分，让模型优先关注关键词或短语，而不是不太重要的内容。以将“The cat sat on the mat”翻译成法语为例：注意力机制会确保模型将“cat”对应到“le chat”，将“mat”对应到“le tapis”，从而保留句子的含义。这些组成部分协同工作，逐步处理并生成文本。

不同类型的 LLM#

所有 LLM 都有相同的基础组成部分，但可以针对特定用途构建和定制。以下是不同类型的 LLM 及其独特能力的一些示例：

• 零样本模型：这些模型可以处理未经专门训练的任务。它们利用学到的通用知识理解新的提示并作出预测，无需额外训练。
• 微调模型：微调模型以通用模型为基础，经过进一步训练以完成特定任务。这种额外训练使它们非常适合专业应用。
• 多模态模型：这些先进模型可以处理并生成多种类型的数据，例如文本和图像。它们专为需要结合文本理解和视觉理解的任务而设计。有些模型还能定位图像中的对象，VLM Leaderboard会在真实世界检测数据集上评估这项能力。

自然语言处理与 LLM 的关系#

自然语言处理（NLP）帮助机器理解和处理人类语言，而生成式 AI 专注于创作文本、图像或代码等新内容。大语言模型（LLMs）将这两个领域结合起来。它们使用 NLP 技术理解语言，再运用生成式 AI 创作原创且类似人类表达的回答。这种结合让 LLM 能够处理语言并生成富有创意且有意义的文本，因此适用于对话、内容创作和翻译等任务。LLM 融合了 NLP 和生成式 AI 的优势，使机器能够以自然、直观的方式进行交流。

图 3。生成式 AI、NLP 与 LLM 之间的关系。

LLM 在各行业中的应用#

了解 LLM 是什么以及它如何工作后，我们来看看不同行业中的一些应用案例，了解 LLM 的潜力。

LLM 在法律科技中的应用#

AI 模型正在改变法律行业，LLM 让律师能够更快地完成法律研究和文件起草等任务。它们可以快速分析法律文本，例如法律法规和既往案件，帮助律师找到所需信息。LLM 还可以协助撰写合同或遗嘱等法律文件。

有趣的是，LLM 不仅适用于研究和起草文稿，也能用于确保合规并简化工作流。组织可以利用 LLM 识别潜在违规行为并提供整改建议，以遵守相关法规。审查合同时，LLM 可以突出关键细节、识别风险或错误，并提出修改建议。

图 4. LLM 如何用于法律研究的概览。

零售与电子商务：由 LLM 驱动的 AI 聊天机器人#

LLM 可以分析顾客数据，例如过往购买记录、浏览习惯和社交媒体活动，以发现规律和趋势。这有助于为商品生成个性化推荐。集成 LLM 的应用可以引导顾客完成购买，例如帮助顾客选择商品、将商品加入购物车并完成结账。

此外，基于 LLM 的聊天机器人可以回答客户关于产品、服务和运输的常见问题，从而让客服人员有更多精力处理复杂问题。Amazon 的 AI 聊天机器人 Rufus 就是一个很好的例子。它利用 LLM 生成产品评论摘要。Rufus 还可以向客户推荐服装尺码。

LLM 在研究和学术领域的应用#

LLM 的另一个有趣应用领域是教育。LLM 可以为学生生成练习题和测验，让学习更具互动性。

使用学校教材对 LLM 进行微调后，LLM 可以提供个性化学习体验，让学生按照自己的节奏学习，并重点攻克有困难的主题。教师还可以利用 LLM 批改学生的作业，例如作文和考试，从而节省时间，并将精力投入教学的其他方面。

此外，这些模型还可以将教科书和学习材料翻译成不同语言，帮助学生用母语获取教育内容。

图 5. 使用 LLM 翻译文本的示例。

大语言模型的优缺点#

LLM 能够理解自然语言、自动完成摘要和翻译等任务，并协助编写代码，因此带来了诸多益处。它们可以整合来自不同来源的信息、解决复杂问题并支持多语言交流，因此适用于许多行业。

不过，这些模型也带来了不少挑战，例如传播错误信息的风险、制造逼真但虚假内容引发的伦理问题，以及在关键领域偶尔出现的不准确性。此外，它们还可能造成显著的环境影响：一项 2019 年的研究估计，训练一个大型模型产生的碳排放量可能相当于五辆汽车在其整个生命周期内的碳排放量。平衡这些模型的优势与局限性，是负责任地使用它们的关键。

要点#

大语言模型正在改变我们使用生成式 AI 的方式，让机器更容易理解并创作类似人类的文本。它们正帮助法律、零售和教育等行业提升效率，无论是起草文件、推荐商品，还是打造个性化学习体验。

虽然 LLM 带来了许多好处，例如节省时间、简化任务，但也伴随着一些挑战，例如准确性问题、伦理顾虑和环境影响。随着这些模型不断改进，它们必将在我们的日常生活和工作中发挥更大的作用。

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