大模型应用:LLM基本原理及应用场景

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1.背景

23年以来,随着OpenAI公司的ChatGPT横空出世,大模型一词开始火爆全球。国内外以OpenAI、Google、百度、阿里、字节等大厂为代表,相继推出一系列大模型及其应用,涉及社交、问答、代码助手等多个方面。
目前主流的大模型及产品:

  • OpenAI:GPT3.5、GTP4系列,以及Lora等文生图模型,代表产品:ChatGPT
  • Google:Gemini
  • 百度:文心一言3.0、4.0系列,代表产品:文心一言、文心一格
  • 阿里:通义大模型,代表产品:通义千问
  • 百川:百川大模型
  • 腾讯:混元大模型
  • 字节:豆包大模型

大模型究竟是什么,和基础的垂类模型/多模态模型有何差异?为什么可以基于大模型来构建一系列垂类应用,以及可以使用大模型构建什么应用?

2.LLM基本原理

大模型又被称为大语言模型(Large Language Model)或大规模预训练语言模型(Large Pretrained Language Model)。
对于小模型(垂类模型):每个小模型对打标数据集识别进行训练,比如专注识别猫狗图片的图片模型、并在对应的数据集上评估,给出模型产物。小模型的特点是“专注”,每一个小模型训练出来就是为了识别某类特定目标。
对于大模型来说,其需要具备大量的语料参数以及很好的理解能力,其训练分为两个阶段:

  1. 一阶段预训练:在大量的文本语料数据集(待标数据)中进行训练,提取特征。经过预训练后的大模型具有大量参数和强大的语料理解能力,它能识别输入的文本,并且预测出下一个最大概率的文本,一阶段训练后产出的大模型为基础LLM。
  2. 二阶段指令微调:由于一阶段产出的基础LLM只能做到从输入的文本预测下一个最有可能的文本,比如输入“中国的首都”,那么预测输出为“中国”,但如果我们想让大模型“思考”,如输入“你知道中国的首都是北京吗?”,那么大模型的预测输出可能不符合预期。所以对于使用场景,需要对一阶段基础LLM进行微调,通过指令微调给定输入,并且明确告诉LLM需要基于该输入,得到什么样的结果,让LLM学习这个过程,已得到二阶段的指令微调LLM。比如ChatGPT使用大模型的就是由GPT基础LLM经过微调后得到的。
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对于算法架构,LLM主要是采用了Transformer架构来增强大模型对语料的上下文理解能力,可以做到长序列理解及推理。

3.LLM应用场景

基础LLM具有千亿级别参数及语料,具有很好的文本理解能力,通过二阶段指令微调可以让基础LLM在特定场景下做到更准确的输出判断,目前LLM应用场景十分广泛,包括:

  1. 社交领域
    1. 智能对话
    2. 虚拟人
  2. 编程领域
    1. 代码理解
    2. 潜在BUG扫描
    3. 代码生成
  3. 风控领域
    1. 智能审核
    2. 风险判别
  4. 工业/医学领域
    1. 系统检修判断
    2. 医学辅助诊断
  5. 生成式创造
    1. 文生图
    2. 文生视频
    3. 图片/视频扩展

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