大语言模型系列

引入篇

ABeam

Insight

自从图灵测试在20世纪50年代提出以来，人类一直不断探索机器如何掌握语言智能。语言本质上是一个由语法规则支配的错综复杂的人类表达系统。

近年来，具备与人对话互动、回答问题、协助创作等能力的ChatGPT等大语言模型应用横空出世，引发社会热议，成为全球科技的竞争焦点。大语言模型也成为人工智能发展的热点方向，有望给人工智能创新带来爆发式增长。

本系列文章中，ABeam将聚焦于大语言模型，探讨大语言模型的商业模式和行业应用案例，以期为不同类型的企业带来迎接科技浪潮、拥抱大模型的新灵感。

本期作为大语言模型系列的引入篇，将为大家介绍语言模型及其演进历程、大语言模型的底座、概念、特点等基本概览。

01

关于语言模型 

About Language Model

1

概念

语言模型是根据语言客观事实而进行的语言抽象数学建模，是一种对应关系。语言模型与语言客观事实，就如同数学上的抽象直线与具体直线之间的关系。

2

语言模型的任务

■ 判断句子的语言序列是否为正常语句

【例】语言序列W1,W2,W3,…,Wn

P=概率

语言模型即P（W1,W2,W3,…,Wn ）

■ （在语言识别、机器翻译等任务中）对候选答案进行打分排序，以此筛选出正确结果

【例】语音识别：

结果1-再给我两份葱，让我把记忆煎成饼

结果2-再给我两分钟，让我把记忆结成冰

评分：结果2>结果1

02

语言模型研究的关键概念及技术

Key Concepts and Techniques

语言模型研究中包含多种关键概念及技术，通过改进各个方面，达成模型研究的发展。

数据来源：ABeam根据公开资料整理

03

语言模型演进里程

Milestones

从传统二十世纪中期的N-gram模型，渐渐发展至神经网络模型，再到现今的Transformer架构，语言模型一路不断创新，实现了自然语言处理领域的重大进步。

数据来源：ABeam根据公开资料整理

04

大模型底座--Transformer架构

Transformer  Architecture

Transformer模型是一种深度学习架构，自2017年推出以来，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域的发展。该模型由Vaswani等人提出，并已成为NLP界非常具有影响力的模型之一。

它在机器翻译、文本摘要、问答系统等多个自然语言处理任务中取得了显著的性能提升。Transformer模型的突破性表现使得它成为现代自然语言处理、研究和应用中的重要组成部分。它能够捕捉复杂的语义关系和上下文信息，极大地推动了自然语言处理的发展。

1

特点

Transformer模型引入了自注意力机制（self-attention），使得模型不仅能够关注当前的词，还能关注句子其他位置的词，进而确定输入的序列哪些与输出强相关。

故而训练模型时不必标记所有的训练数据，可以直接导入大段文本，进行留空训练，对输出内容进行纠正。

05

关于大语言模型

About Large Language Models

1

概念

大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。

2

特点

规模庞大、包含数十亿参数，以帮助它们学习语言数据中的复杂模式。

3

与小模型的区别

大语言模型与以前AI模型的不同之处在于其通用性和泛化能力。它们通过预训练阶段获取了深刻的语言理解，使其在处理不同任务时无需大量标注样本，这降低了依赖标注数据的程度。

数据来源：ABeam根据公开资料整理

4

目前主流大语言模型（部分）

下期，ABeam将着眼于

大语言模型的商业模式及商业价值，

为大家解锁更多大语言模型的深层逻辑。

敬请期待~