大型语言模型一文带你解密 Large Language Model( 二 ) _大型语言模型

2、区域2—常见的应用场景模型接受特定任务的训练，以提供更加专注和高效的解决方案。LLM 的最新发展采用了一种方法，即将这些特征结合在一起，允许模型使用不同的提示技术来提取出令人惊叹的性能。
LLM 在文本生成任务方面表现出色，包括总结、重写、关键字提取等任务。这些模型能够生成准确、连贯的文本，以满足各种需求。
文本分析在当前变得越来越重要，而将文本嵌入模型中对于实现这些任务至关重要。嵌入技术能够将文本转换为向量表示，从而提供了更好的语义理解和语境感知能力。
另外，语音识别（ASR）也是 LLM 的关注领域之一，它是将音频语音转换为文本的过程。准确性是评估任何 ASR 过程的重要指标，通常使用 word 错误率（WER）来衡量。ASR 技术为 LLM 培训和使用提供了大量记录的语言数据，使得文本转换和分析更为便捷和高效。
3、区域3—具体基础实施此区域列出了一些特定用途的模型。实现已分为通用、强大的 LLM 和基于 LLM 的数字/个人助理，如 ChatGPT、HuggingChat 和 Cohere Coral 。这些特定用途的模型为各行各业提供了定制化的解决方案，使得语言处理和法律应用更加高效和精确。无论是通用模型还是专门针对法律领域的模型，它们都在不同领域中扮演着重要的角色，为用户提供了更好的语言理解和问题解决能力。
4、区域4—模型分类此区域列出了最著名的大型语言模型供应商。大多数 LLM 拥有内置的知识和功能，包括人类语言翻译、口译和编写代码的能力、通过快速工程进行对话和上下文管理。供应商提供的 LLM 能够满足不同用户的需求，从跨语言沟通到代码编写，从对话系统到上下文管理，为用户提供了强大的语言处理和智能化服务。这些大型语言模型的发展受益于深度学习和自然语言处理的进步，为人们提供了更多创新和便捷的工具。
5、区域5—基础工具/平台此区域中提出的概念是以数据为中心的工具，这些工具专注于使 LLM （大型语言模型）的使用变得可重复且具有高价值。这意味着关注点放在如何有效地利用数据来提升 LLM 的性能和应用价值上。
6、区域6—终端用户此区域中涌现了大量专注于流程构建、创意生成、内容创作和写作辅助的应用程序。这些产品致力于提供优质的用户体验，并在 LLM（大型语言模型）和用户之间增加不同程度的价值。通过这些应用程序，用户能够更好地利用 LLM 的潜力，实现更加出色和有影响力的工作和创作。
三、Large Language Model 是如何工作的呢？LLM 通过使用一种称为无监督学习的技术来进行工作。在无监督学习中，该模型在大量数据上进行训练，没有特定的标签或目标。其目标是学习数据的基本结构，并生成与原始数据结构相似的新数据。
对于 LLM 而言，训练数据通常是大规模的文本语料库。模型学习文本数据中的模式，并利用这些模式生成新的文本。训练过程涉及优化模型参数，以尽可能减少生成的文本与语料库中实际文本之间的差异。
一旦模型经过训练，就可以用于生成新的文本。为此，该模型被赋予一个起始单词序列，并根据训练语料库中单词的概率来生成序列中的下一个单词。重复这个过程，直到生成所需长度的文本。
这里，我们简单了解一下 LLM 工作原理机制，具体可参考如下示意图所示：

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了解 LLM 的工作原理，以及了解可用的不同类型的语言模型是很重要的。最常见的语言模型类型包括循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）。这些模型通常在大型数据集（如Penn Treebank）上进行训练，并可用于生成基于语言的数据集。
接下来，让我们深入了解一些领先的 LLLM（大型语言模型），它们的创建者以及它们所训练的参数数量。这些模型代表了人工智能领域最前沿的技术发展。具体可参考如下示意图所示：

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基于上述模型参数图，我们可以看到，现在有许多备受欢迎的 LLM（大型语言模型），具体如下：
OpenAI 是一家在 LLLM 领域具有重要地位的公司。他们的 ChatGPT 模型经过了广泛的研究和训练，是一种基于生成预训练变压器模型（GPT）的强大语言模型。虽然具体的参数数量尚未披露，但根据之前的版本，可以合理地推测 ChatGPT 可能具有数百亿到数千亿的参数。