大語言模型的發展歷程

哈嘍~今天咱們來好好嘮嘮大語言模型。這可不是什么高深莫測的玩意兒，它就在咱們身邊，像 ChatGPT、文心一言這些，都是大語言模型的 “明星成員”。咱今天就來扒一扒它的 “老底”。

一、語言模型是個啥？

簡單來說，語言模型就是能讓計算機 “懂得” 人類語言的模型。它能預測下一個詞是什么，也能生成像模像樣的句子。就像咱們學外語，剛開始可能只會背單詞，后來就能用單詞造句，語言模型就是讓計算機學會 “造句” 的。

舉個例子，輸入 “今天天氣很”，語言模型就能預測下一個詞可能是 “好”、“晴朗” 之類的詞。是不是挺神奇的？

二、語言模型的 “進化史”

（一）統計語言模型（SLM）

這算是語言模型的 “老祖宗” 了。它基于統計學，用鏈式法則來建模句子序列。比如，要計算 “我愛學習” 這句話出現的概率，就得算出 “我” 出現的概率、“愛” 在 “我” 后面出現的概率、“學習” 在 “愛” 后面出現的概率，然后把這些概率乘起來。

用公式表示就是：$p(I,am,fine)=p(I|START)?p(am|I)?p(fine|I,am)$

但有個麻煩，就是如果有些詞組合在訓練數據里沒出現過，概率就算不出來。這時候就得用 “平滑” 和 “回退” 來解決。平滑就像是給沒見過的詞也分一點概率，回退則是當高階模型算不出來時，用低階模型來代替。

案例：假設我們有 “學生打開書”、“學生打開筆記本” 這兩句話，如果要算 “學生打開考試” 這句話的概率，發現 “打開考試” 這個組合沒出現過，那就可以用平滑方法，給 “打開考試” 也分配一點概率。

（二）神經語言模型（NLM）

隨著深度學習的發展，神經語言模型登場了。它用神經網絡來學習詞向量，然后預測當前詞。比如，用多層感知機（MLP）把單詞映射到詞向量，再由神經網絡預測當前時刻詞匯。

它的訓練目標函數是：
$$\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N\log p\left(w_i\mid w_{i?n},\dots ,w_{i?1}\right)$$

循環神經網絡（RNN）也是神經語言模型的一種。它的基本單元是：
$$h_t=\sigma (W_{hx}{x}_t+W_{hh}{h}_{t?1}+b)$$
$$y_t=W_{hy}{h}_t+c$$

它能處理序列數據，就像咱們看文章一樣，前面的詞會影響后面的詞。不過，RNN 有 “短記性”，對離得很遠的詞的記憶會變弱。

案例：用 RNN 來預測下一個詞。比如輸入 “我今天吃了一頓”，它會根據前面的詞來預測下一個詞可能是 “飯”、“美食” 之類的。

（三）預訓練語言模型（PLM）

預訓練語言模型是在大量語料上進行無監督預訓練，然后在特定任務上微調的模型。比如，GPT 系列是自回歸語言模型，它能根據前面的詞生成后面的詞；BERT 是自編碼語言模型，它能理解詞在句子中的含義。

GPT 的目標函數是：
$$\mathcal{L}=?\sum _{i=1}^n\log p\left(w_i\mid w_1,\dots ,w_{i?1}\right)$$

BERT 的目標函數是：
$$\mathcal{L}=?\sum _{i=1}^n\left(y_i\log p\left(w_i\right)+(1?y_i)\log \left(1?p\left(w_i\right)\right)\right)$$

案例：GPT-3 有 1750 億參數，經過海量文本預訓練，能生成各種文本，像寫文章、寫代碼都不在話下。

（四）大語言模型（LLM）

大語言模型是參數規模更大、經過海量數據預訓練的模型。它的特點就是 “大力出奇跡”，能處理各種復雜任務，像問答、生成、翻譯等。

案例：ChatGPT 是大語言模型的代表，它能和人進行多輪對話，回答各種問題，還能寫故事、寫詩。

三、語言模型的 “秘密武器”

（一）模型參數規模

參數規模越大，模型能學到的知識就越多。就像一個學生，讀書越多，知識就越豐富。比如，Chinchilla 模型有 700 億參數，經過 1.4 萬億個詞訓練，雖然比一些大模型參數少，但性能卻很不錯。

（二）數據數量和質量

數據就是模型的 “糧食”，沒有足夠的數據，模型就學不會東西。而且，數據質量也很重要。如果數據里有很多錯誤，那模型學到的東西也會有問題。

案例：有些語言模型用維基百科、新聞文章這些高質量數據來訓練，所以能生成比較準確的文本。

四、未來展望

大語言模型還在不斷發展，未來可能會更智能、更高效。它可能會在更多領域發揮作用，像教育、醫療、金融等。