从代码到对话：大语言模型（LLM）是如何工作的？

Large Language Models (LLMs) 是先进的生成式 AI 系统，能够理解并生成类人文本。这些模型经过从互联网收集的数百万 GB 文本数据的训练，能够识别和解释人类语言。像 ChatGPT 这样由 LLM 驱动的创新已经家喻户晓，让生成式 AI 变得更加触手可及。

随着全球 LLM 市场预计到 2034 年将达到 856 亿美元，许多组织正专注于在各个业务职能中采用 LLM。

在本文中，我们将探讨大型语言模型的工作原理及其在各行各业的应用。让我们开始吧！

图 1. LLM 使用深度学习算法来生成和理解文本。

大型语言模型的演变#

大型语言模型的历史跨越了数十年，充满了研究突破和迷人的发现。在深入探讨核心概念之前，让我们先了解一些最重要的里程碑。

以下是 LLM 发展过程中关键里程碑的快速概览：

• 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，这是一种系统检测用户输入中的关键词并做出相应响应以模拟基础对话的方法。

• 20世纪90年代： 开发了循环神经网络 (RNN) 来处理文本或语音等序列数据。它们可以记住过去的输入，但在处理长序列时遇到困难，这促使了长短期记忆 (LSTM) 网络的创建来解决这个问题。

• 2014年： 引入了门控循环单元 (GRU) 作为 LSTM 更简单、更快的版本。大约在同一时期，开发了注意力机制，使 AI 能够专注于序列中最关键的部分以更好地理解。

• 2017年： Transformer 引入了一种使用多头注意力和并行处理来处理文本的新方法。与 RNN 不同，它们可以一次性分析整个序列，从而更快、更好地理解上下文。

自 2018 年以来，像 BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）和 GPT（生成式预训练 Transformer）这样的模型使用 transformer 引入了双向处理，其中信息既向前流动又向后流动。这些进步极大地提高了此类模型理解和生成自然语言的能力。

图 2。大语言模型的演变。

LLM 是如何工作的？#

要理解 LLM（大型语言模型）的工作原理，首先必须明确 LLM 到底是什么。

LLM 是一种基础模型——在海量数据集上训练的通用 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 擅长根据最少的提示做出预测，并广泛用于生成式 AI 中，以根据人类输入创建内容。它们可以推断上下文、提供连贯且相关的响应、翻译语言、总结文本、回答问题、辅助创意写作，甚至生成或调试代码。

LLM 规模极其庞大，通过数十亿个参数运行。参数是模型在训练期间学习的内部权重，使其能够根据收到的输入生成输出。通常，拥有更多参数的模型往往能提供更好的性能。

以下是一些热门 LLM 的示例：

• GPT-4o：于 2024 年 5 月发布，GPT-4o 是 OpenAI 最新的多模态模型。它可以处理文本、图像、音频和视频输入。
• Claude 3.5：由 Anthropic 于 2024 年 6 月推出，Claude 3.5 建立在 Claude 3 系列的基础上，并提供了改进的自然语言处理和问题解决能力。
• Llama 3：Meta 的 Llama 3 系列于 2024 年 4 月发布，包括拥有多达 700 亿个参数的模型。这些开源模型以其高性价比和在各项基准测试中的强劲表现而闻名。
• Gemini 1.5：由 Google DeepMind 于 2024 年 2 月推出，Gemini 1.5 是一个能够处理文本、图像和其他数据类型的多模态模型。

LLM 的关键组成部分#

大型语言模型 (LLMs) 有几个关键组成部分，它们协同工作以理解并响应用户提示。其中一些组件被组织成层。每一层在语言处理流水线中处理特定的任务。

例如，嵌入层将单词分解为更小的片段并识别它们之间的关系。

在此基础上，前馈层分析这些部分以寻找模式。同样地，循环层确保模型保持单词的正确顺序。

另一个重要的组件是注意力机制。它帮助模型专注于输入中最相关的部分，从而使其能够优先处理关键词或短语，而不是不太重要的部分。以将“The cat sat on the mat”翻译成法语为例：注意力机制确保模型将“cat”与“le chat”对齐，“mat”与“le tapis”对齐，从而保留句子的含义。这些组件协同工作，一步步处理和生成文本。

不同类型的 LLM#

所有 LLM 都共享相同的基础组件，但它们可以根据特定目的进行构建和定制。以下是不同类型 LLM 及其独特能力的示例：

• 零样本模型：这些模型可以处理它们未曾专门训练过的任务。它们利用学到的通用知识来理解新的提示并进行预测，而无需额外的训练。
• 微调模型：微调模型以通用模型为基础，但针对特定任务进行了进一步训练。这种额外的训练使它们对于专门的应用非常有效。
• 多模态模型：这些先进的模型可以处理和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和视觉理解的任务而设计。

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 则专注于创建文本、图像或代码等新内容。大语言模型 (LLM) 将这两个领域结合在一起。它们使用 NLP 技术来理解语言，然后应用生成式 AI 来创建原创的、类人的响应。这种结合让 LLM 能够处理语言并生成创造性和有意义的文本，使其适用于对话、内容创建和翻译等任务。通过融合 NLP 和生成式 AI 的优势，LLM 使机器能够以自然和直观的方式进行交流。

图 3。生成式 AI、NLP 和 LLM 之间的关系。

LLM 在各行各业的应用#

既然我们已经了解了 LLM 是什么以及它是如何工作的，让我们来看看一些展示 LLM 潜力的不同行业的用例。

在法律科技中使用 LLM#

AI 模型正在改变法律行业，而 LLM 使律师的研究和起草法律文件等任务变得更加快捷。它们可用于快速分析法律文本（如法律和过往案例），以找到律师所需的信息。LLM 还可以协助撰写法律文件，例如合同或遗嘱。

有趣的是，LLM 不仅对研究和起草有用，它们也是确保法律合规和简化工作流程的宝贵工具。组织可以使用 LLM 通过识别潜在违规行为并提供解决这些问题的建议来遵守法规。在审查合规合同合同时，LLM 可以突出显示关键细节、识别风险或错误并建议更改。

图 4. 如何将 LLM 用于法律研究的概述。

零售与电子商务：由 LLM 驱动的 AI 聊天机器人#

LLM 可以分析客户数据（如过往购买记录、浏览习惯和社交媒体活动），以发现模式和趋势。这有助于为产品创建个性化推荐。集成有 LLM 的应用程序可以引导客户购买产品，例如帮助他们挑选商品、将其添加到购物车并完成结账。

最重要的是，基于 LLM 的聊天机器人可以回应关于产品、服务和运输的常见客户咨询。这解放了客服代表，让他们去处理更复杂的问题。一个很好的例子是亚马逊最新的 AI 聊天机器人 Rufus。它使用 LLM 来生成产品评论摘要。Rufus 还可以检测虚假评论并向客户推荐服装尺码选项。

研究与学术领域的 LLM#

LLM 的另一个有趣应用是在教育领域。LLM 可以为学生生成练习题和测验，使学习更具交互性。

当使用学校教科书进行微调时，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专注于他们觉得具有挑战性的主题。教师还可以利用 LLM 来批改学生的作业（如论文和测试），从而节省时间并使他们能够专注于教学的其他方面。

此外，这些模型可以将教科书和学习资料翻译成不同的语言，帮助学生访问母语的教育内容。

图 5. 使用 LLM 翻译文本的示例。

大型语言模型的优缺点#

LLM 通过理解自然语言、自动化摘要和翻译等任务以及辅助编程提供了许多好处。它们能够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，这使它们在许多行业中都很有用。

然而，它们也伴随着挑战，例如传播错误信息的风险、对创建逼真但虚假内容的伦理担忧，以及在关键领域偶尔出现的不准确性。最重要的是，它们具有显着的环境影响，因为训练单个模型产生的碳排放量可能相当于五辆汽车。在平衡它们的优势与这些局限性是负责任地使用它们的关键。

关键要点#

大型语言模型通过让机器更容易理解和创建类人文本，正在重塑我们使用生成式 AI 的方式。它们正在帮助法律、零售和教育等行业提高效率，无论是起草文件、推荐产品还是创建个性化学习体验。

虽然 LLM 提供了许多好处，如节省时间和简化任务，但它们也带来了准确性问题、伦理担忧和环境影响等挑战。随着这些模型的不断改进，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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