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什么是大型语言模型LLM?

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如果您一直想知道大型语言模型(通常缩写为 LLM)是什么意思。本快速指南将概述它们是什么以及它们是如何工作的。思考它们的一种方法是想象与一个几乎阅读过每本书、文章和网站的人进行对话,并且可以给你详细的答案或当场写故事。这本质上是LLM所做的,但以数字形式。

这些LLM计算机模型经过来自互联网的大量文本的训练,这有助于他们根据他们看到的信息理解和生成类似人类的文本。因此,当您向LLM提出问题或提示它写一些东西时,它会深入研究其丰富的知识,为您提供连贯的回答。这就像有一个超级聪明的数字伙伴,善于言语!

这并不意味着LLM真正像人类那样“理解”事物。相反,他们非常擅长识别语言模式,使他们能够模仿人类的对话和写作风格。因此,下次您与在线助手聊天或阅读计算机生成的内容时,您就有可能目睹大型语言模型的魔力!

什么是大型语言模型LLM?

大型语言模型 (LLM) 的基础知识

首先,让我们深入研究什么是大型语言模型(LLM):

  • 定义:LLM是一种人工智能模型,旨在根据其经过训练的大量数据来理解和生成类似人类的文本。把它想象成一个数字文字大师,可以写作、回答问题,甚至模仿对话风格。
  • 功能:LLM的核心是处理单词序列,预测序列中的下一个单词,并可以生成连贯的文本段落。
  • 应用:从聊天机器人到内容生成,LLM通过自动化以前需要人工干预的任务,正在彻底改变行业。

如果你好奇这些模型是如何变得如此熟练的,答案在于它们的训练过程,这涉及将它们暴露给包含不同语言信息的大量数据集。随着时间的推移,该模型会完善其理解,增强其产生相关和连贯产出的能力。

深入了解生成式 AI

现在,让我们将重点转移到生成式 AI:

  • 定义:生成式 AI 是指 AI 模型的子集,可以创建类似于训练数据的新数据。这不仅限于文本;它可以跨越图像、音乐等。
  • 功能:这些模型在从训练数据中学习模式后,可以生成全新的样本。一个典型的例子是创建一个猫的新图像,即使它以前从未见过那只特定的猫。
  • 应用:生成式人工智能具有广泛的应用,包括艺术创作、视频游戏设计,甚至药物发现。

为了增强您的理解体验,请将生成式 AI 视为数字艺术家,在研究无数艺术品后熟练地创作原创作品。

LLM和生成AI的交叉点

您可能想知道LLM和生成AI是如何连接的。只需遵循以下逻辑步骤:

  1. 深度学习的共同点:LLM和生成AI都以深度学习为基础,深度学习是机器学习的一个子集,它使用具有多层(因此“深度”)的神经网络来分析各种数据因素。
  2. 生成性质:从本质上讲,LLM是生成AI的一种形式。当LLM生成文本时,它会根据从训练中识别的模式生成新数据。
  3. 共享架构:在构建高效LLM时流行的变压器等技术也用于某些生成式AI模型。

深度学习:共享基础

深度学习是支持LLM和生成AI的重要支柱。如果你听说过“神经网络”或“反向传播”这样的术语,那么你已经熟悉深度学习的机制。简而言之:

  • 神经网络:这些是旨在识别模式的算法。它们通过一种机器感知、标记或原始输入的聚类来解释感官数据。
  • 层:深度学习模型具有多个(通常为数百或数千个),用于处理数据的不同方面。这些层的深度允许增加复杂性和抽象性。

深度学习通过模仿人类大脑的结构和功能——尽管处于非常基本的水平——为以前被认为是科幻小说领域的进步铺平了道路。

  • 大型语言模型(LLM):在庞大的语言数据集上训练的数字文字大师,以生成类似人类的文本。
  • 生成式 AI:能够创建新数据样本(从文本到图像)的广泛类别 AI。
  • 深度学习:两者的基石,利用多层神经网络来处理和识别数据中的复杂模式。

到目前为止,您应该对LLM,生成AI及其与深度学习的根深蒂固的联系有了基本的了解。随着人工智能领域的持续快速发展,这些模型的潜力和能力只会重塑行业和我们的日常生活。

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