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!
一
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。
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。
二
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。
三
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 |
四
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。
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。
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编辑:王菁
校对:林亦霖
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