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-dotenv3.2 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：
- 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
- 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
- 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
- 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