科普之旅 | 什么是大语言模型

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作者:陈之炎本文约2000字,建议阅读5分钟
本文介绍了大语言模型。

导读

在这个信息爆炸的时代,你是否曾幻想过与机器流畅交谈,或是让AI助你笔下生花,创作出惊艳的文章?这一切,都离不开大语言模型的神奇魔力。今天,让我们一起揭开这层神秘的面纱,走进大语言模型的科普奇幻之旅!

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什么是大语言模型

——语言的数字魔法师

基本概念

想象一下,你面前有一个拥有数十亿颗魔法珠子的盒子,每一颗珠子都代表着对语言的深刻理解。这就是大语言模型——一种拥有数亿乃至数十亿参数的自然语言处理领域的突破性技术。它通过深度学习,特别是强大的Transformer架构(一个能巧妙处理序列数据的秘密武器),学习语言的统计规律和模式,进而学会了捕捉人类语言的精髓。就像懂得读心术一样,它们能理解上下文,生成连贯、准确的对话或文章,仿佛是语言的艺术家。

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变换器(Transformer)

大语言模型的规模有多惊人?

大语言模型究竟有多大?在“大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)”一文中介绍了谷歌发布的系列Gemma模型具备7B(即7,000,000,000,70亿)个参数。这数量级几乎等同于全球人口!想象一下,每个参数都像是一位世界公民,共同构建起这个语言的宇宙,是不是很震撼?依据网上搜索引擎最新数据:截至2024年5月20日,世界人口时钟显示目前的人口为8,187,215,070人,可以这么理解,大模型参数的数目和地球人的数目大致相当。

大语言模型的应用场景

——大语言模型的超能力

大语言模型具有强大的泛化能力,能够处理多种语言任务;能够理解语言的上下文,生成更加准确和连贯的文本;可以生成各种类型的文本,包括文章、故事、对话等。大语言模型在多个领域都有广泛的应用,以下大语言模型的主要应用场景:


  • 聊天机器人

    想和手机里的朋友聊天?大模型让机器人有了“人性”,不仅能陪你谈天说地,还能提供专业的服务。想和手机里的朋友聊天?大模型让机器人有了“人性”,不仅能陪你谈天说地,还能提供专业的服务。

  • 机器翻译

    跨越语言障碍?轻松实现!它们能提供媲美人工的翻译质量,让世界沟通无阻。

  • 文本生成
    作家的创意枯竭?大模型来助力,从新闻到小说,灵感信手拈来。
  • 信息抽取
    海量数据中找关键?它们擅长此道,情感分析、主题提取,商业智能的得力助手。
  • 语音识别

语音转文字,理解情感,语音助手的聪明大脑,全靠它们。

当下明星阵
——全球大模型风云榜

当今世界流行的大型语言模型通常由科技公司或研究机构开发,这些模型具备处理和生成自然语言文本的能力,广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统、情感分析、聊天机器人等领域。以下是一些知名的大型语言模型:

国外主流大模型

名称

背景公司

描述

GPT-4

OpenAI

需要科学上网,收费

Claude 3

亚马逊

需要科学上网

Gemini 1.5 Pro

谷歌

需要科学上网

Llama 3

Meta

8B、70B版

Gemma

谷歌

28、7B版

Claude 3

Anthropic

Opus得分最高

Copilot

微软

需要科学上网

Midjourney v5

Midjourney

需要科学上网+付费

Dall-e3

OpenAI

需要科学上网,免费

Stable difusion

Stability Al

本地安装,吃显卡

国内主流大模型

名称

背景公司

描述

通义千问 v2.5

阿里云

功能多,文字能力强

Kimi

月之暗面

适合2C、打工人

文心一言 3.5

百度

3.5难用,4.0版收费

豆包

字节

适合小白,入门

智谱清言

智谱AI

适合B端、API部署

讯飞星火 3.0

讯飞科技

功能多

Deepseek-V2

深度求索(幻方)

开源,价格极其便宜

GLM-4

智谱AI

千亿参数

Qwen1.5

阿里云

110B

abab 6.5

MiniMAX

万亿参数

天工3.0

昆仑万维

4000亿参数


大语言模型面临的

挑战和未来发展方向

当然,一方面各类大语言模型百花齐放,在更新迭代的道路上全速前进,另一方面这场席卷全球的盛宴也注定会有不速之客。数据偏见、黑箱操作和高昂计算成本就是三大拦路虎。
数据偏见

训练数据中存在的偏见可能会导致模型产生有偏见的输出,这需要通过精心的数据选择和后处理来解决。

解释性

大语言模型的决策过程往往是黑箱的,缺乏透明度,这给模型的解释性带来了挑战。

计算资源

训练和运行大语言模型需要大量的计算资源,这限制了它们的可访问性和可持续性。

不过,科学家们正努力让模型更小、更透明,还能理解图像、声音,让AI更接近人类,未来的研究可能会集中在以下几个方向:

  • 模型压缩:开发更小、更高效的模型,以减少计算资源的需求。

  • 可解释性:提高模型的透明度,使其决策过程更加可解释。

  • 多模态学习:结合视觉、声音等多种模态的信息,提高模型的理解和生成能力。

大语言模型的发展为人类与计算机的交互开辟了新的可能性。随着技术的不断进步,我们有理由相信,大语言模型对人类语言的理解将会越来越深入,它们在人类社会中的角色也将越来越重要。

为了增进大家对于大数据和人工智能基本概念、技术原理和应用的理解,提升必要的科技素养,让科技发展的成果惠及每个人。

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未来,数据派THU将围绕大数据、人工智能等领域推出“科普之旅”系列文章。

kepu & zhilv

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编辑:王菁

校对:林亦霖

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