大型语言模型 (LLM)：从 GPT 到 PaLM - AI 语言模型的革命

[jrineakter]

Transformer、GPT 和 Co：最重要的大型语言模型解析
如果您最近几个月一直在关注技术发展，那么您可能遇到过诸如 ChatGPT、GPT-4 或大型语言模型等术语。这些人工智能驱动的语言模型不仅席卷了科技界，而且从根本上改变了我们与计算机交互的方式。曾经听起来像科幻小说的东西——能够理解我们并用自然语言做出反应的机器——现在已经成为了现实。

基础知识：什么是大型语言模型？
想象一下，如果你能将人类的整个知识库集中在一个系统中——这非常接近大型语言模型的想法。这些高度复杂的人工智能系统通过“阅读”数十亿文本了解了人类语言的运作方式。这不仅仅涉及单个单词或句子，还涉及对上下文、含义甚至细微的语言差别的深刻理解。

与按照严格规则运行的传统计算机程序不同，LLM 可以灵活地 乌干达 WhatsApp 数据 响应各种各样的请求。它们能够理解自然语言中的问题，总结复杂的文本，进行翻译，甚至可以撰写诗歌或故事等创意文本。它们的特殊之处在于，它们并不是为这些特定任务而设计的，而是通过训练学会了理解和生成各种各样的语言。

人工智能的 Transformer 革命
现代语言模型的决定性突破发生在 2017 年，当时谷歌的研究人员推出了所谓的 Transformer 架构。在他们的开创性论文《注意力就是你所需要的一切》中，他们提出了一种全新的语言处理方法。把 Transformer 架构想象成一个高效的通信网络：类似于人们在阅读文本时识别重要单词和上下文的方式，Transformer 模型可以通过其“Attention”机制识别和处理文本中最重要的元素。

这种架构非常成功，至今仍然是所有现代语言模型的基础。其最大的优势在于能够捕捉和理解长篇文本的上下文，而这是以前的模型所缺乏的功能。这项技术进步首次使得开发真正强大的语言模型成为可能，我们今天以 ChatGPT 和其他应用程序的形式遇到了这些模型。

语言模型的演变
当今语言模型的发展历程就像一个技术进化的故事。最初相对简单的系统已经发展成为高度复杂的人工智能模型，其功能不断让我们感到惊讶。

从 BERT 到 GPT-4：一个成功的故事
谷歌于 2018 年开始推出 BERT 模型，该模型拥有 1.1 亿个参数，具有革命性——至少在当时是如此。 BERT 尤其以其对语言的深刻理解而出名。与前代产品不同的是，它可以考虑句子中两个方向的单词上下文。这听起来可能很技术性，但它代表了搜索结果和文本分析质量的巨大飞跃。

但真正的革命始于OpenAI的GPT系列。 GPT-3 拥有 1750 亿个参数，首次令人印象深刻地展示了大型语言模型的能力。它不仅能理解文本，还能产生连贯且符合上下文的响应。然而，GPT-4 带来了突破，它在理解力、创造力和逻辑思维方面树立了新的标准。