【AI大模型】LLM简介
一、简介
大型语言模型（LLM），以其庞大的参数规模（数百亿至数千亿）著称于世。经过海量文本数据的训练过程，在完成特定任务时展现出强大的语言理解能力。在国际市场上已知的主要产品包括GPT-3.5与GPT-4系列，在国内市场的主要产品有文心一言与讯飞星火等。相较于小型规模的语言模型而言，则展现出了更为卓越的"涌现能力"——即能够自主地形成复杂的上下文理解并完成多步骤推理的能力，并且具备处理复杂任务的能力。其中 ChatGPT 被视为LLM应用中的典范实例——它以其流畅自然的对话能力和极强的表现力，在实际应用中获得了广泛的认可与成功案例。
二、LLM 的发展历程
来呀！大语言模型呀！这玩意儿简直令人惊叹不已！它无疑是人工智能领域最杰出的存在之一！专注于理解和复制人类的语言！它就好比是语言领域的巨人！拥有数以百亿计的参数！每天处理海量的数据！不断汲取语言的核心营养！无论是国外的大佬还是国内的新秀都展现出了非凡的实力！每一个名字都代表着不同的方向与成就！
讲述这些大型语言模型的成长历程时, 真的是一段令人惊叹的历史篇章. 回想起最初的语言建模阶段, 它们就像个充满好奇的小孩, 主要运用基于统计的方法推测词汇出现. 尽管能够勉强应付一些简单的场景, 但在面对复杂的语言场景时, 则会面临挑战. 直到2003年时, 法国计算机科学家Yann LeCun提出了卷积神经网络（CNN）模型. 这项研究彻底改变了自然语言处理领域. 此后, 大多数任务都能迎刃而解.
到2018年底前后为止，在自然语言处理领域中
说到LLM的发展历程就是这样一场竞争激烈的竞赛。从上世纪90年代初的萌芽到现在迅速发展起来，在短短几十年的时间里语言模型已经从青涩的新手成长为参天大树中的重要一员。特别是在过去几年里发展速度更是令人惊叹众多 new models like雨后春笋般涌现使得全球范围内对大语言模型的需求日益旺盛截至2023年6月拥有超过百亿参数的大语言模型数量已超过100种这一壮举不仅是技术革新更是人类智慧和创造力的伟大成果！
三、开源LLM
PaLM 官方地址：自其首个版本起（即2022年4月起），PaLM官方地址已正式上线并持续更新至2023年3月推出了其首个公开可用版本（API）。随后于5月1日发布了PaLM 2.0 beta版本（预计将在6月底正式发布）。与此同时，在5月期间Google宣布将Bard的底层大模型驱动由PaLM 1.5更改为Gemini ，并将原先的Bard也更名为Gemini 。
ChatGLM 开源地址：基于清华大学与智谱AI等多方协作研发的语言大模型。该项目已于2023年3月正式发布了版本名为《ChatGLM》的语言模型；随后于6月份推出了版本号为《ChatGLM 2》的新版本；在10月份推出了名为《ChatGLM 3》的升级版语言模型；随后于2024年1月16日发布了版本号为《GLM-4》的语言模型，并在后续于2024年6月6日正式推向开源平台。
百川开源地址：该平台提供了关于[Baichuan]语言模型的重要信息。该模型是由[百川智能]团队经过长期研究与优化开发而成，并旨在提供[可用于商业用途的开放源代码]支持。该系统以[Transformer解码器架构（decoder-only）]为基础设计
四、具备的能力
涌现能力
多元应用的能力
支持对话作为统一入口的能力
五、具备的特点
庞大的模型规模： 生成式模型如LLM通常具备其模型规模的具体数值范围，在具体应用中可能涉及几十亿到数百亿甚至数千亿级别参数的具体数值范围。这些参数量使其具备了丰富的语义理解和复杂的语法处理能力。
预训练与微调： LLM主要运用了双层学习模式。首先，在大规模文本数据中进行无标签预训练（LLM），掌握基础语言表达与知识储备。随后，在有标签数据指导下进行针对性优化（微调），以卓越的表现适用于多种自然语言处理场景。
上下文感知： 该大型语言模型（LLM）在处理文本时展现出强大的上下文感知能力。它不仅能够理解和捕捉前后文中蕴含的信息，在生成依赖于前文的内容方面也表现得尤为出色。从而使其在对话、文章创作以及情境理解等方面表现出色。
多语言能力： LLM 具备多种语言处理能力，并非仅限于英语应用。这种能力显著增强了跨文化与跨语言解决方案的效果。
多模态支持： 现在的一些大型语言模型（LLMs）已发展出能够处理多种媒介数据的能力，并涵盖文本内容、图像信息以及声音数据。从而能够既理解又生成不同类型的媒介内容，并拓展多样化的应用场景。
伦理和风险问题： 尽管 LLM 能够表现出色, 然而这些技术可能会带来一系列伦理与安全挑战. 不仅包括生成具有破坏性的信息以及侵犯个人隐私的风险, 并且还可能引发系统性认知偏差等问题. 因此, 在开发与部署 LLM 时必须格外小心.
高计算资源需求： LLM 的参数规模非常大，在训练和推理过程中必须要有充足的计算资源支持。一般情况下, 会使用高性能的 GPU 或 TPU 集群以实现这一目标。
六、应用场景
自然语言处理
计算机视觉
通用人工智能（AGI）