AGI大模型（3）：大模型生成内容

1 大模型是怎么生成内容的

简单来说就是靠"猜"！

虽然⾮常不可思议，但事实就是这样，现阶段所有的 NLP 任务，都不意味着机器真正理解这个世界，它只是在玩⽂字游戏，进⾏⼀次⼜⼀次的概率解谜，本质上和我们玩报纸上的填字游戏是⼀个逻辑。只是我们靠知识和智慧，AI 靠概率计算。

基于LLM演进出最主流的两个⽅向：BERT和GPT

其中 BERT 是之前最流⾏的⽅向，几乎统治了所有 NLP 领域，并在⾃然语⾔理解类任务中发挥出色（例如⽂本分类、情感倾向判断等）

⽽GPT ⽅向则较为薄弱，事实上在 GPT3.0 发布前，GPT ⽅向⼀直是弱于 BERT的（GPT3.0 是 ChatGPT 背后模型 GPT3.5 的前身）

2 GPT和BERT的区别？

3 代码演示

下⾯⽤程序演示「⽣成下⼀个字」。你可以⾃⼰修改 prompt 试试。还可以使⽤相同的 prompt 运⾏多次安装 OpenAI Python 库

3.1 安装python库

pip install openai
pip install python-dotenv

3.2 openai代码

from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv # pip install python-dotenv
# 新建⼀个.env⽂件 ⽂件中新建⼀个变量 OPENAI_API_KEY OPENAI_BASE_URL 会⾃动从
#环境变量加载 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_BASE_URL
load_dotenv()

client = OpenAI()
prompt = "我今天真" # 改我试试
response = client.completions.create(
 model="gpt-3.5-turbo-instruct",
 prompt=prompt,
 max_tokens=20,
)
print(response.choices[0].text)

3.3 新建.env文件

OPENAI_API_KEY="你们的key"
OPENAI_BASE_URL="https://openai.zhixueyouke.cn/v1"
client = OpenAI(
 api_key="你们的Key",
 base_url="https://openai.zhixueyouke.cn/v1/"
)

3.4 结果如下

4 大模型的⼯作原理

4.1 ⽤通俗的语⾔描述⼤模型的⼯作原理：

1. ⼤模型阅读了⼈类曾说过的所有的话。这就是机器学习，这个过程叫训练
2. 把⼀串 token 后⾯跟着的不同 token 的概率记了下来。记下的就是参数，也叫权重
3. 当我们给它若⼲ token，⼤模型就能算出概率最⾼的下⼀个 token 是什么。这就是⽣成，也叫推理
4. ⽤⽣成的 token，再加上上⽂，就能继续⽣成下⼀个 token。以此类推，⽣成更多⽂字

4.2 Token是什么？

Token⼀定表示⼀个汉字么？

下⾯这个例⼦中我让ChatGPT按照Token的划分粒度将"我喜欢⾹蕉"进⾏倒序输出。

这个例⼦说明：Token既可能是⼀个单词，例如"⾹蕉"，也可能是⼀个汉字，例

如："我"

4.3 Token的定义

在⼤语⾔模型中，Token是模型进⾏语⾔处理的基本信息单元，它可以是⼀个字，⼀个词甚⾄是⼀个短语句⼦。Token并不是⼀成不变的，在不同的上下⽂中，他会有不同的划分粒度。

Tokenizer：https://platform.openai.com/tokenizer

4.3 Token对我们有哪些影响

从官⽅⽂档中我们可以看到每个模型都有⼀个MAX TOKENS的参数，这个参数的意思就是在⼀次会话中，模型能基于整个上下⽂记忆的最⼤的Token数量，这个上下⽂既包含了我们的输⼊，也包含了我们的输出。

在上⾯这个解释中会有两个概念：

• ⼀次会话：所谓的⼀次会话是指你打开了⼀个和ChatGPT的聊天窗⼝，只要你⼀直在这个窗⼝内和ChatGPT聊天，那么这个窗⼝就是你和ChatGPT的⼀次会话，⽆论你们已经聊了多久
• 上下⽂：所谓的上下⽂就是指在最新的⼀个提问之前所有的聊天记录

值得注意的是，这⾥的上下⽂记忆的最⼤Token数量，不仅仅是指你单次提问的语句的最⼤Token数量，⽽是整个会话中之前所有的输⼊和输出的Token数量