大型语言模型 (LLM)

大型语言模型（LLM）是一种复杂的 人工智能（AI）算法 它应用深度学习技术来 理解、总结、生成和预测新内容。这些模型在海量数据集上进行训练，数据集包括 这些模型是在由书籍、文章和网站中的数十亿个单词组成的海量数据集上训练而成的，因此能够掌握人类语言的细微差别。LLM 功能的核心是 Transformer架构、 该架构利用自我关注机制来权衡 序列中不同单词的重要性，从而促进对长句和段落的上下文理解。 段落。这种功能使它们成为现代 自然语言处理（NLP）的基石。

核心机制和培训

LLM 的开发包括两个主要阶段：预培训和微调。 微调。在预训练阶段，模型在大量语料库中进行无监督学习。 在大量未标注文本的语料库中进行无监督学习，以学习语法、事实和推理能力。 学习语法、事实和推理能力。这一过程在很大程度上依赖于 标记化，将文本分解成更小的 单位，称为标记。然后，开发人员使用标注的 训练数据进行微调，使模型适应特定任务、 例如医疗诊断或法律分析。像 斯坦福基础模型研究中心（CRFM） classify 机构classify 这些可适应的系统classify 基础模型。 由于其广泛的适用性，斯坦福基础模型研究中心等机构将这些可调整的系统归类为基础模型。 其广泛的适用性。

实际应用

LLM 已从研究实验室转变为各行各业无数应用的实用工具。 它们生成连贯文本和处理信息的能力已被广泛采用。

• 对话代理和聊天机器人：高级 聊天机器人 GPT-4或 Meta Llama 等模型驱动的高级聊天机器人可提供客户支持、起草电子邮件并充当个人 助理。这些系统通常利用 检索增强生成（RAG） 来获取最新的外部信息，从而降低产生幻觉的风险。 幻觉的风险。
• 代码生成和调试：工具，如 GitHub Copilot等工具利用 LLM 通过以下方式为开发人员提供帮助 自动完成代码片段、将注释转换为功能代码并解释复杂逻辑，从而加快软件开发生命周期。 加速软件开发生命周期。

多模态人工智能法学硕士课程

虽然 LLM 专注于文本，但该领域正朝着以下方向发展 多模态人工智能，将文本与图像、音频等其他数据类型整合在一起。 图像和音频等其他数据类型。这弥补了语言建模和计算机视觉（CV）之间的差距。 计算机视觉（CV）之间的差距。例如 视觉语言模型 (VLM) 可以分析图像并回答相关问题。

在这种情况下，物体检测模型如 Ultralytics YOLO11等对象检测模型提供了可视化理解 在这种情况下，Ultralytics YOLO11 等对象检测模型可提供视觉理解，补充 LLM 的文本推理。诸如 YOLO等专业模型允许用户使用开放词汇文本提示来detect 物体。 YOLO-World 等专业模型允许用户使用开放词汇文本提示来检测物体，从而有效地将语言概念与视觉识别结合起来。

from ultralytics import YOLOWorld

# Load a YOLO-World model capable of understanding text prompts
model = YOLOWorld("yolov8s-world.pt")

# Define custom classes using natural language text
model.set_classes(["person wearing a hat", "red backpack"])

# Run inference to detect these specific text-defined objects
results = model("path/to/image.jpg")

# Display the detection results
results[0].show()

挑战与考量

尽管法律硕士权力很大，但他们也面临着巨大的挑战。它们会表现出 从其训练数据中得出的人工智能数据存在偏差，从而导致 不公平或倾斜的输出。此外，运行这些模型的巨大计算成本也促进了对模型量化和优化的研究。 模型量化和优化 技术的研究，以使它们在硬件上更有效率，如来自 NVIDIA.了解这些局限性 对于负责任地部署生成式人工智能至关重要。

相关概念

• 自然语言处理（NLP）:更广泛的人工智能领域，侧重于计算机与人类语言之间的互动。LLM 是这一领域的一个特定的强大工具、 强大的工具。
• 计算机视觉:与处理文本的 LLM 不同，CV 使机器能够解读视觉信息。其模型包括 YOLO11等模型在这方面表现出色，尽管它们在多模态应用中越来越多地与 多模态应用中的 LLM。
• 标记化:将文本转换为模型可以处理的数字输入的过程。这是任何 预处理步骤。 深度学习语言模型的基本预处理步骤。

如需进一步了解 LLM 的基础结构，请参阅以下论文 Attention Is All You Need》一文提供了变压器模型的原始定义。 Transformer 模型的原始定义。有关企业级模型的更多资源可通过以下途径获取 IBM Research和 Google DeepMind。