AIGC学习笔记—LLM(前言)

大语言模型本身我不是很了解,但是掌握一些基础的知识点,由于要准备某个公司的二面,所以浅学一下这个技术,也是边摸索边学习......

首先,我先简单的解释一下大模型,大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型,通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。其设计目的是提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用,包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。通过训练海量数据,大模型可以学习复杂的模式和特征,具有更强大的泛化能力,从而对未见过的数据做出准确的预测。

ChatGPT 对大模型的解释更为通俗易懂,展现出类似人类的归纳和思考能力:大模型本质上是一个使用海量数据训练而成的深度神经网络模型,其巨大的数据和参数规模实现了智能的涌现,展现出类似人类的智能。

大模型和小模型的区别

小模型通常指参数较少、层数较浅的模型,具有轻量级、高效率、易于部署等优点,适用于数据量较小、计算资源有限的场景,例如移动端应用、嵌入式设备和物联网等。而大模型则参数较多、层数较深,具有更强的表达能力和更高的准确度,但也需要更多的计算资源和时间来训练和推理,适用于数据量较大、计算资源充足的场景,例如云端计算和高性能计算等。

当模型的训练数据和参数不断扩大,达到一定临界规模后,模型表现出一些未能预测的、更复杂的能力和特性,能够从原始训练数据中自动学习并发现新的、更高层次的特征和模式,这种能力被称为"涌现能力"。具备涌现能力的机器学习模型被认为是独立意义上的大模型,这也是其与小模型的最大区别。

大模型相关概念

  • 大模型(Large Model, Foundation Model):具有大量参数和复杂结构的机器学习模型,能够处理海量数据、完成各种复杂任务,如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。
  • 超大模型:大模型的一个子集,参数量远超过一般大模型。
  • 大语言模型(Large Language Model):具有大规模参数和计算能力的自然语言处理模型,例如OpenAI的GPT-3。通过大量数据和参数进行训练,以生成人类类似的文本或回答自然语言的问题。
  • GPT(Generative Pre-trained Transformer):基于Transformer架构的语言模型,用于生成自然语言文本并处理各种自然语言处理任务,如文本生成、翻译和摘要等。
  • ChatGPT:专注于对话和交互式对话的模型,经过特定训练,以更好地处理多轮对话和上下文理解,设计用于提供流畅、连贯和有趣的对话体验。

大模型的特点

  1. 巨大的规模:大模型包含数十亿个参数,模型大小可以达到数百GB甚至更大,具有强大的表达能力和学习能力。
  2. 涌现能力:当模型的训练数据突破一定规模,模型会突然涌现出之前小模型所没有的、意料之外的复杂能力和特性,展现出类似人类的思维和智能。
  3. 更好的性能和泛化能力:大模型通常具有更强的学习能力和泛化能力,能够在各种任务上表现出色,包括自然语言处理、图像识别和语音识别等。
  4. 多任务学习:大模型可以同时学习多种不同的NLP任务,如机器翻译、文本摘要和问答系统,从而学习到更广泛和泛化的语言理解能力。
  5. 大数据训练:大模型需要海量数据来训练,通常在TB以上甚至PB级别的数据集。
  6. 强大的计算资源:训练大模型通常需要数百甚至上千个GPU,以及大量的时间,通常在几周到几个月。
  7. 迁移学习和预训练:大模型可以通过在大规模数据上进行预训练,然后在特定任务上进行微调,从而提高模型在新任务上的性能。
  8. 自监督学习:大模型可以通过自监督学习在大规模未标记数据上进行训练,减少对标记数据的依赖,提高模型的效能。
  9. 领域知识融合:大模型可以从多个领域的数据中学习知识,并在不同领域中进行应用,促进跨领域的创新。
  10. 自动化和效率:大模型可以自动化许多复杂的任务,提高工作效率,如自动编程、自动翻译和自动摘要。
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