基本概念
自然语言处理( , NLP)是利用计算机技术来分析、理解和处理自然语言的一门学科, 涉及到语言学、计算机科学、人工智能等交叉领域，关注计算机和人类(自然)语言之间的交互。
NLP的终极目标就是让人和机器能够通过自然语言进行交互。这里的自然语言特指的是符号语言，也就是文字，不包括语音。NLP其实还可以被细分为很多不同的任务，例如词法分析、句法分析、语义分析、文本生成、文本摘要、文本分类、信息抽取、机器翻译、问答系统、对话系统、知识图谱等。但是无论是哪种任务，都需要先对建立一个语言模型（ Model, LM），再以这个模型为基础来完成具体的任务。这也是NLP最重要的发展。
大型语言模型（Large ，LLMs）是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们能够获取上下文并生成连贯且类似真人的回复。这些语言模型通过分析大量的文本数据并学习语言使用的模式来工作，利用这些模式生成的文本几乎无法与人类所说或写的内容区分开来。
真正引起人们关注的第一个模型是于2018年开发的GPT（ Pre- ）模型。大众熟知的基本上就是GPT-3.5。GPT模型之所以如此特殊，是因为它是首批用架构的语言模型之一。这是一种能够很好地理解文本数据中的长距离依赖关系的神经网络类型，使得该模型能够生成高度连贯和上下文相关的语言输出。拥有1.17亿个参数的GPT模型对自然语言处理领域产生了重大影响，真正改变了游戏规则。
当前常见的大语言模型大语言模型的类型
一种类型的大型语言模型是基于自编码器的模型，它通过将输入文本编码为较低维度的表示，然后根据该表示生成新的文本。这种类型的模型在文本摘要或内容生成等任务中表现出色。
另一种类型的大型语言模型是序列到序列模型，它接收一个输入序列（比如一个句子）并生成一个输出序列（比如翻译成另一种语言）。这些模型通常用于机器翻译和文本摘要。
这是另一种常见的大型语言模型类型。这些模型使用一种神经网络架构，非常擅长理解文本数据中的长距离依赖关系，使其在生成文本、翻译语言和回答问题等各种语言任务中非常有用。
递归神经网络模型被设计用于处理结构化数据，如句子的句法结构表示。这些模型对情感分析和自然语言推理等任务非常有用。
分层模型被设计用于处理不同粒度级别的文本，例如句子、段落和文档。这些模型用于文档分类和主题建模等任务。
LLM模型能通过微调转移到许多下游任务，因为它们已经在大量无监督和非结构化数据的情况下进行了训练。像 GPT-3 或 BERT 这样的大型语言模型 (LLM) 是深度神经网络，其核心是 的体系结构。
大语言模型的训练
训练语言模型需要向其提供大量的文本数据，模型利用这些数据来学习人类语言的结构、语法和语义。这个过程通常是通过无监督学习完成的，使用一种叫做自我监督学习的技术。在自我监督学习中，模型通过预测序列中的下一个词或标记，为输入的数据生成自己的标签，并给出之前的词。
训练过程包括两个主要步骤： 预训练（pre-） 和微调（fine-）：
在预训练阶段，模型从一个巨大的、多样化的数据集中学习，通常包含来自不同来源的数十亿词汇，如网站、书籍和文章。这个阶段允许模型学习一般的语言模式和表征。
在微调阶段，模型在与目标任务或领域相关的更具体、更小的数据集上进一步训练。这有助于模型微调其理解，并适应任务的特殊要求。
大型语言模型是如何工作的？
典型的模型在处理输入数据时有以下几个主要步骤：
首先，模型进行词嵌入，将单词转换为高维向量表示。然后，数据通过多个层进行传递。在这些层中，自注意机制在理解序列中单词之间的关系方面起着关键作用。最后，在经过层的处理后，模型通过根据学到的上下文预测序列中最可能的下一个单词或标记来生成文本。
323AI导航网发布
相关文章
