什么是 LLM？

ChatGPT 是一種大型語言模型 (LLM)，您可能對此并不陌生。它以非凡的能力而聞名，已證明能夠出色地完成各種任務，例如通過考試、生成產品內容、解決問題，甚至在最少的輸入提示下編寫程序。

他們的實力現已達到一定水平，他們可以熟練地理解人類語言的細微差別，并且非常熟練。

大型語言模型 (LLM) 的定義

大型語言模型 (LLM) 是人工智能 (AI) 的一個類別，代表旨在模仿人類智能并執行各種任務的深度學習算法。這些模型在龐大的數據集上進行了廣泛的訓練，使它們能夠識別、翻譯、預測和生成文本和其他內容。

這些模型被稱為神經網絡，其靈感來自人腦結構。與人腦非常相似，它們經過訓練和微調以處理各種任務，包括回答問題、生成各種內容和解決問題。

一個流行的例子是 ChatGPT，一個訓練有素且經過精細調整的 LLM。

這些解決問題的技能可應用于醫療保健、娛樂、金融科技、聊天機器人開發、人工智能助手、生成式人工智能工具和內容生成器等領域。

大型語言模型 (LLM) 的功能

1. 總結：LLM 可以通過識別關鍵信息并將其壓縮為更簡潔的形式來總結冗長的文本。
2. 對話代理：LLM 可用于創建聊天機器人和虛擬助手，因為它們可以理解上下文、跟蹤對話線索并提供相關響應。
3. 情緒分析：LLM 可以分析和理解一段文本中表達的情緒，無論是積極的、消極的還是中性的。
4. 文本完成和生成：LLM 可以幫助用戶根據給定的提示完成句子或生成連貫的段落，這對于內容創建、寫作輔助和集思廣益非常有用。
5. 基于文本的游戲和模擬：LLM 可用于創建交互式且引人入勝的基于文本的游戲或模擬。
6. 學術研究支持：LLM 可以通過提供信息、生成假設和總結科學文獻來幫助研究人員。
7. 代碼生成和編程輔助：LLM 可以根據自然語言提示編寫代碼片段，這對程序員和開發人員很有幫助。
8. 知識擴展：LLM 有潛力通過處理和總結來自不同來源的大量信息來促進人類知識的擴展。
9. 定制和微調：LLM 可以針對特定任務或行業進行微調，允許根據特定要求進行定制。這種適應性使其成為醫療保健、金融、娛樂、法律、車隊管理等領域的多功能工具。

大型語言模型的架構組件

在這個復雜的架構中，多個神經網絡層（包括循環層、前饋層、嵌入層和注意層）無縫協作以處理輸入文本并生成細微的輸出內容。

嵌入層作為基石，捕捉輸入的語義和句法細微差別，從而使模型能夠理解上下文的復雜性。

緊接著，前饋層開始發揮作用，觸發模型提取更高級別的抽象并理解用戶在輸入中嵌入的意圖。

敘述繼續到循環層，它解釋輸入序列中的單詞，解碼它們之間的復雜關系。

這些架構的核心是一種關鍵機制——注意力機制——它使模型能夠有選擇地關注輸入的特定元素，確保有針對性地生成結果。

大模型的注意力機制

大型語言模型 (LLM) 的類別

大型語言模型有三種不同的類別，每種都針對特定應用量身定制：

1. 通用或原始語言模型

這些模型專門根據訓練數據中嵌入的語言預測下一個單詞。他們的專長在于執行信息檢索任務，展示了他們在處理各種文本輸入方面的多功能性。

2. 指令調整語言模型

這些模型經過精確設計，經過訓練可以預測與輸入中提供的指令一致的響應。這種獨特的功能使它們能夠在情緒分析或文本和代碼生成等任務中表現出色，滿足各種用戶需求。

3. 對話調整語言模型

這些模型可以預測下一個響應，使其成為聊天機器人和對話式 AI 等應用程序的理想選擇。通過磨練響應預測技能，他們為開發交互式和響應式虛擬對話代理做出了貢獻。

LLM 提供多種潛在應用，包括：

1. 增強客戶服務：LLM 可以與客戶進行對話，及時提供信息豐富的答案來解答他們的疑問，使企業能夠專注于核心問題。
2. 個性化學習：LLM 可以根據每個學生的具體需求定制內容，實現教育個性化。這種自適應方法可以增強學習體驗并優化個人進步。
3. 藝術創新：LLM 可以通過創造音樂和詩歌等新穎的藝術形式來徹底改變藝術格局。這為創造力和表達開辟了新的途徑。

應該選擇哪種 LLM？

大型語言模型 (LLM) 的世界廣闊且不斷發展，每種 LLM 都具有獨特的優勢和功能。選擇適合您特定需求的 LLM 可能是一項艱巨的任務。

不過，通過了解影響 LLM 性能的因素并考慮您的特定要求，您可以做出明智的決定。

某些 LLM 在某些任務上比其他 LLM 更好。例如，GPT-3 擅長生成創意文本格式。同時，LaMDA 擅長以信息豐富的方式回答您的問題，即使它們是開放式、具有挑戰性或奇怪的。

• 數據：您擁有什么樣的數據？某些 LLM 更擅長處理特定類型的數據，例如文本、代碼或圖像。
• 性能：您需要多少性能？某些 LLM 的計算成本比其他 LLM 更高。
• 成本：您愿意支付多少錢？某些 LLM 比其他 LLM 更貴。

以下是一些國外著名的 LLM：

1. GPT-3.5

GPT-3.5 由 OpenAI 開發，是一種最先進的大型語言模型，將這些工具的普及度推向了新的高度。它是一個免費且功能強大的 LLM，能夠生成逼真且連貫的文本。

GPT-3.5 驅動的模型可以理解和生成類似人類的文本。它與眾不同之處在于它能夠生成最準確、最具創意和不同類型的內容。

它可用于內容創建、優化、重寫和 SEO 優化。它非常適合內容營銷機構和公司，可輕松幫助撰寫廣告文案、社交媒體帖子和電子郵件活動。

2. GPT 4

GPT-4 是 OpenAI 更先進、更強大的高級模型，超越了 GPT-3.5。它是一個經過精細調整的版本，可以與各種第三方工具無縫集成，使其成為適用于廣泛應用的出色模型。

從網站創建、設計促銷活動、生成交互式內容、定向廣告到許多其他任務，GPT-4 都是一款功能多樣、功能強大的工具。

3. Gemini

Gemini，?是由谷歌 AI 提供支持的產品，是 OpenAI 模型的競爭對手。它可用于內容創建、讀取和解碼圖像、提供參考以及以更結構化的方式回答查詢。

它可以以視覺和格式化的方式闡述細微差別，執行 OpenAI 模型可以做的幾乎所有事情。

4. LlaMA

Meta 的 LlaMA 是一個開源大型語言模型，可用于查詢解析和理解等各種任務。它是谷歌和 OpenAI 模型的對應物。

它可以與“制作視頻”工具集成，幫助您準備內容營銷并加強您的社交網絡影響力。LlaMA 在規模最大的 650 億個參數上進行訓練，并且使用更少的計算能力來運行。

5. Falcon

這是另一個基于海量數據集開發的開源模型，用于創意、高質量內容，包括營銷文案、廣告、社交媒體帖子、電子郵件等。

它是一個基于轉換器的因果解碼器專用模型，經過 70 億個參數的訓練。

6. PaLM

PaLM 由 Google 開發，能夠生成各種內容，包括文本和代碼。這是另一款被認為是最強大的 Google 產品之一。

PaLM 在設計時考慮到了隱私和數據安全，能夠加密和保護，解決了大型語言模型的隱私問題。它包含語言翻譯、摘要、釋義和創意等功能。

應該使用哪種 LLM 模型？

隨著應用程序的增長，LLM 模型應該根據您的需求進行擴展。有些模型比其他模型更具可擴展性，因此 LLM 的最佳選擇將取決于您的特定要求。

GPT-3.5 是由 OpenAI 開發的大型語言模型 (LLM)。它的參數數量為 1750 億，并在 5700 億個 token 的數據集上進行訓練。GPT-3.5 能夠處理中等到高流量，并且可以通過添加更多計算資源進行擴展。對于需要平衡性能和成本的應用程序來說，它是一個不錯的選擇。

GPT-4 是 OpenAI 開發的最新一代 GPT 模型。它的參數數量為 2.8 萬億，并在 6350 億個 token 的數據集上進行訓練。GPT-4 能夠處理高流量，并且擴展性甚至比 GPT-3.5 更好。對于需要最高性能的苛刻應用程序來說，它是一個不錯的選擇。

Gemini?是由 Google AI 開發的 LLM。它基于 Google AI 的另一個大型語言模型 LaMDA。Bard 的參數數量為 1370 億，并在 5400 億個 token 的數據集上進行訓練。Bard 能夠處理高流量，并且可以進一步提高其容量。對于需要平衡性能、靈活性和成本的應用程序來說，它是一個不錯的選擇。

PaLM?是由 Google AI 開發的 LLM。它的參數數量為 5400 億，并在 1.3 萬億個 token 的數據集上進行訓練。PaLM 針對高流量進行了優化，并且可以添加額外的模型實例來處理負載。對于需要最高級別性能和可擴展性的應用程序來說，它是一個不錯的選擇。

GPT?是一項付費服務?，而 Bard、LlaMA 和 Falcon 是免費的。PaLM 可免費公開預覽。最佳語言模型的選擇取決于您的目標和業務需求，而成本考慮也起著一定作用。

GPT-3.5 和 GPT-4 等成熟的模型是可靠的選擇。

從類別上講，GPT-3.5 非常適合小型網站，可以處理回答問題、翻譯和總結等各種任務。

中型網站可能更喜歡 GPT-4 或 Bard，因為它們與 GPT-3.5 相比具有增強的功能和最新的特性。

LlaMA 和 Falcon 是開源模型，適用于大型網站，可促進定制和自動化，并最終增強訪問者體驗。