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了解人工智能世界中的大型语言模型(LLM)

在快速发展的人工智能(AI)领域,大型语言模型(LLM)已成为强大的工具,正在改变我们与技术交互、生成内容和执行各种自然语言处理(NLP)任务的方式。这些大型语言模型在理解和处理人类语言方面具有出色的准确性和复杂性。

目录

什么是 LLM?

LLM 或大型语言模型是自然语言处理(NLP)模型的一个子集,代表了一种开创性的人工智能(AI)。这些语言模型在海量文本和代码数据集上接受了广泛的训练,使其能够胜任各种任务,从翻译语言到制作创意内容,以及为您的问题提供翔实的回复。LLM 重新定义了我们与技术的互动,使我们与技术的互动类似于与精通技术的人类对话。

大型语言模型的兴起:简史

LLM 已经存在了几十年,但直到最近才变得足够强大和复杂,可用于各种任务。第一个 LLM 是在 20 世纪 60 年代随着第一个聊天机器人 Eliza 的诞生而创建的。然而,它的功能非常有限。直到 2010 年代,LLM 的功能才成熟到适合大型模型和实际应用的水平。

随着 2017 年转换器架构的推出,LLM 进步的关键时刻到来了。转换器模型显著提高了对句子中单词关系的理解,从而生成了语法正确且语义连贯的文本。

近年来,LLM 已在包含数千亿文本和代码的庞大数据集上进行了预训练,从而大幅提高了其在各种任务中的性能。例如,LLM 现在能够生成与人类书写文本无异的文本。

插图显示了大型语言模型(LLM)的发展历史
那么,什么是转换器模型?

转换器模型是人工智能和自然语言处理领域的关键进步。它代表了一种深度学习模型,在各种语言相关任务中发挥了变革性作用。转换器旨在通过关注句子中单词之间的关系来理解和生成人类语言。

转换器模型的定义特征之一是它们利用了一种称为“自注意力机制”的技术。这项技术允许这些模型处理句子中的每个单词,同时考虑同一句子中其他单词提供的上下文。这种上下文意识与早期语言模型有很大不同,也是转换器成功的关键原因。

转换器模型已成为许多现代大型语言模型的支柱。通过使用转换器模型,开发者和研究人员能够创建更复杂、具有上下文感知能力的 AI 系统,以越来越像人类的方式与自然语言进行交互,最终显着改善用户体验和 AI 应用程序。

大型语言模型是如何工作的?

大型语言模型通过利用深度学习技术来处理和生成人类语言。

  1. 数据收集:培训 LLM 的第一步涉及从互联网上收集大量文本和代码数据集。此数据集包含广泛的人工编写内容,为 LLM 提供了多样化的语言基础。
  2. 预训练数据:在预训练阶段,LLM 会接触到这个庞大的数据集。他们学习预测句子中的下一个单词,这有助于他们理解单词和短语之间的统计关系。这个过程使他们能够掌握语法、句法,甚至理解一些上下文。
  3. 微调数据:经过预训练,LLM 针对特定任务进行微调。这涉及将它们暴露给与所需应用程序相关的较小数据集,例如翻译、情感分析或文本生成。微调可以提高他们有效执行这些任务的能力。
  4. 上下文理解:LLM 会考虑句子中给定单词前后的单词,从而生成连贯且与上下文相关的文本。这种情境感知使 LLM 与早期的语言模型区分开来。
  5. 任务适应:通过微调,LLM 可以适应各种任务。它们可以回答问题、生成类似人类的文本、翻译语言、总结文档等。这种适应性是 LLM 的主要优势之一。
  6. 部署:经过培训,LLM 可以部署在各种应用程序和系统中。它们为聊天机器人、内容生成引擎、搜索引擎和其他 AI 应用程序提供支持,从而提升用户体验。

总之,LLM 的工作原理是首先通过在海量数据集上进行预训练,学习人类语言的复杂性。然后,他们利用情境理解,针对具体任务对自己的能力进行微调。这种适应性使它们成为适用于各种自然语言处理应用程序的多功能工具。

此外,需要注意的是,为您的使用案例选择特定的 LLM、预训练模型、微调和其他自定义的过程,都是独立于 Atlas 进行的(因此,也在 Atlas Vector Search 之外进行)。

大型语言模型(LLM)和自然语言处理(NLP)有什么区别?

自然语言处理(NLP)是计算机科学中的一个领域,致力于促进计算机与人类语言(包括口语和书面交流)之间的交互。其范围包括赋予计算机理解、解释和处理人类语言的能力,涵盖机器翻译、语音识别、文本摘要和问答解答等应用程序。

另一方面,大型语言模型(LLM)作为 NLP 模型的一个特定类别出现。这些模型在庞大的文本和代码库中经过严格训练,能够辨别单词和短语之间错综复杂的统计关系。因此,LLM 表现出生成既连贯又与上下文相关的文本的能力。LLM 可用于各种任务,包括文本生成、翻译和问题解答。

实际应用中的大型语言模型示例
提升客户服务

想象一下,一家公司正在寻求提升其客户服务体验。他们利用大型语言模型的功能创建了一个聊天机器人,能够处理客户对其产品和服务的咨询。该聊天机器人使用由客户问题、相应答案和详细产品文档组成的大量数据集进行训练。该聊天机器人的与众不同之处在于它对客户意图的深刻理解,使其能够提供准确且信息丰富的响应。

更智能的搜索引擎

搜索引擎是我们日常生活的一部分,LLM 为这些搜索引擎提供支持,使它们更加直观。即使您的措辞不够完美,这些模型也能理解您要搜索的内容,并从庞大的数据库中检索出最相关的结果,从而提升您的在线搜索体验。

个性化推荐

当您在网上购物或在流媒体平台上观看视频时,经常会看到对您可能喜欢的产品或内容的推荐。LLM 驱动这些智能推荐,分析您过去的行为,推荐符合您品味的内容,使您的在线体验更加量身定制和更加个性化。

创造性内容生成

LLM 不仅是数据处理器,他们还具有创造性思维。他们拥有深度学习算法,可以生成从博文到产品描述甚至诗歌的内容。这不仅能节省时间,还能帮助企业为受众制作引人入胜的内容。

通过整合 LLM,企业正在改进其客户互动、搜索功能、产品推荐和内容创建,最终改变技术格局。

大语言模型的类型

大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)任务中使用时并不是万能的。每个 LLM 都是针对具体任务和应用程序量身定制的。了解这些类型对于充分利用 LLM 的潜力至关重要:

描述大型语言模型分类的流程图。
预训练模型:

GPT-3(生成式预训练转换器)、T5(文本到文本传输转换器)和 XLNet(超大型神经网络)等预训练模型都要在海量文本数据上进行大量训练。他们可以就各种主题编写连贯且语法正确的文本,为进一步训练和微调等其他 AI 任务奠定基础。

微调模型:

微调模型,例如 BERT(来自转换器的双向编码器表示)、RoBERTa 和 ALBERT(均为 BERT 的扩展),是另一种用于自然语言处理(NLP)的机器学习模型。这些机器学习模型最初是预先训练的模型,但随后针对特定任务或数据集进行微调。它们对于情感分析、问题解答和文本分类等特定任务非常有效。

可视化表示显示多模式模型的 Google 搜索结果。
多模态模型:

包括 CLIP 和 DALL-E 在内的多模态模型结合了文本和视觉信息。CLIP 是 Contrastive Language-Image Pre-training 的缩写。DALL-E 这个名字是一个文字游戏,由"Dali"(指艺术家萨尔瓦多·达利)和"Wall-E"(皮克斯电影中的机器人动画角色)组合而成。两者都以其执行涉及连接视觉和文本信息的任务的能力而闻名。

图片显示了一把鳄梨形状的扶手椅。

在当今快节奏的世界中,MongoDB Atlas Vector Search 通过与各种流行的 LLM 和框架集成并使其成为可能,将 LLM 技术提升到了一个新的水平,使您可以轻松开始构建 AI 应用程序 。例如,您可以使用 Atlas Vector Search 来:

  • 在源数据和元数据旁边存储和搜索由 OpenAI、Hugging Face 和 Cohere 生成的矢量嵌入。 这样,您就可以构建高性能的生成式人工智能应用程序,以更全面、信息更丰富的方式生成文本、提供语言翻译和回答问题,并消除管理不同操作和矢量数据库的开销。
  • 通过检索增强生成(RAG)以及与 LangChain 和 LlamaIndex 等应用程序框架的集成,为 LLM 提供长期记忆。Atlas Vector Search 可从专有数据中为 LLM 提供相关的业务背景信息,使 LLM 能够从与用户的长期互动中学习,并提供更加个性化和相关的回复,从而减少幻觉。
  • 使用 Nomic 在网络浏览器中轻松可视化和探索矢量嵌入数据
  • 使用 Microsoft Semantic Kernel 在 C# 和 Python 中构建 LLM 应用程序
描述矢量搜索和生成式人工智能应用程序的图像。

如果您有兴趣构建高级搜索和生成式人工智能应用程序,那么 Atlas Vector Search 是一个很好的起点。Atlas Vector Search 为开发和部署 AI 应用程序提供了强大而灵活的平台。

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