一文搞懂大語言模型的發(fā)展歷程和未來應用場景！

在當今科技驅動的社會中，大語言模型(Large Language Model，LLM)已經(jīng)深入到我們生活的諸多方面。作為一種生成式 Al(Generative Artifcial Intelligence，GAI)，大語言模型使用機器學習技術，具備了深度理解語言并能夠自主生成語言內(nèi)容的能力。本文將介紹大語言模型的基本原理和發(fā)展歷程，還會探討大語言模型的現(xiàn)狀和未來。

大語言模型概述

大語言模型是當前自然語言處理領域的重要研究方向。作為生成式 AI的一個分支，大語言模型利用機器學習技術從大量的文本數(shù)據(jù)中學習語言規(guī)律，并能夠生成連貫、有意義的文本。這種能力使得大語言模型可以勝任各種語言處理任務，如機器翻譯、文本摘要、問答系統(tǒng)等。

那么，大語言模型與深度學習和機器學習有什么關系呢?在說明這個問題之前，首先介紹一下 AI 技術的發(fā)展。

AI技術的發(fā)展

人工智能的發(fā)展源頭可以追溯到 1956年夏天。當時，麥卡錫、明斯基等科學家在美國達特茅斯學院開會研討“如何用機器模擬人的智能”，首次提出了“人工智能”這一概念。這一概念的提出標志著人工智能學科的誕生，它的目標是創(chuàng)造出能夠復制或超越人類智能的智能機器。

四十多年后的 1997年，人工智能進入了一個新的階段--機器學習。機器學習是人工智能的一個子集，它使機器能夠從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中學習，并改進數(shù)據(jù)以做出決策或預測。機器學習的出現(xiàn)。讓人工智能從被動的執(zhí)行指令，轉變?yōu)橹鲃拥膶W習和改進，這是一個巨大的飛躍。

到了 2017年，深度學習的概念開始被廣泛接受。深度學習是一種使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡處理數(shù)據(jù)并做出決策的機器學習技術。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和BP(反向傳播)神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習中最常用的兩種網(wǎng)絡結構。深度學習的出現(xiàn)，讓人們能夠處理更復雜、更抽象的問題，比如，圖像識別、語音識別等。

到了 2021年，人工智能又迎來了一個新的里程碑--生成式 AI。生成式 AI能夠根據(jù)提示或現(xiàn)有數(shù)據(jù)，創(chuàng)造出全新的書面(文字)、視覺(圖片、視頻)和聽覺(音頻)內(nèi)容。這意味著,AI不再僅僅是復制人類的智能，而是有了自己創(chuàng)造的能力。

總的來說，從人工智能到機器學習、深度學習，再到生成式 AI是一個遞進的發(fā)展歷程，后者是前者的真子集，如圖1所示。這也是一個從模擬人類智能到主動學習，再到自我創(chuàng)造的過程。每一個階段的突破，都極大地推動了人工智能的發(fā)展，使得人工智能越來越接近它的最終目標--超越人類的智能。同時，人工智能的發(fā)展也在推動著其他領域的進步，比如，信息檢索、知識圖譜、智能問答等。未來，人工智能將會在更多的領域發(fā)揮更大的作用，為人類社會的發(fā)展做出更大的貢獻。

生成式 AI、NLP、GPT 的關系

自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)生成式AI，以及GPT(Generative Pre-trained Transformer，生成式預訓練 Transformer)技術，這三者在 AI領域中都占有重要的地位，它們之間存在著密切的聯(lián)系和區(qū)別，那么，它們相互之間有什么關系呢?

首先，自然語言處理是AI領域的一門學科，它的主要目標是讓計算機能夠理解和生成人類語言。NLP涵蓋了從語法解析和詞義理解，到情感分析和文本生成等一系列復雜任務。NLP的研究和應用，使得人類能夠開發(fā)出如機器翻譯、語音識別、情感分析等各種實用的系統(tǒng)和應用。

如上一小節(jié)所介紹的內(nèi)容，生成式AI是深度學習的真子集，它的主要特點是能夠創(chuàng)造出全新的內(nèi)容，如文字、圖片、視頻或音頻。生成式AI通過學習大量的訓練數(shù)據(jù)，理解其內(nèi)在的模式和規(guī)律，然后根據(jù)這些模式和規(guī)律生成新的內(nèi)容。生成式AI的應用范用非常廣泛，包括圖像生成、音樂創(chuàng)作、文本生成等。

GPT技術是生成式AI技術中的一種，它是目前處理 NLP 問題的最先進技術之一。GPT是一種自回歸的大語言模型，它通過對數(shù)萬億單詞預訓練，然后根據(jù)輸入文本預測最有可能的下一個單詞。盡管GPT最初是為處理NLP 問題而開發(fā)的，但其實它也可以用于生成圖像、視頻等內(nèi)容。生成式 AI、NLP、GPT 三者的關系如圖2所示。

圖2.生成式AI、NLP、GPT三者關系

總的來說，NLP、生成式AI和GPT三者之間的關系可以這樣理解：NLP是一個廣泛的研究領域，生成式AI是一類技術，而GPT則是生成式AI在NLP領域的一種具體應用。需要指出的是：雖然GPT起源于NLP領域，但其在多模態(tài)任務中的應用已經(jīng)是人工智能更廣泛研究的一部分，而不僅僅局限于NLP，如DALL·E(OpenAl于2021年1月推出的一種AI系統(tǒng))能夠根據(jù)文本描述生成相應的圖像，2024年4月發(fā)布的 GPT-4o本身已經(jīng)具備圖片識別和文字處理的多模態(tài)功能。

大語言模型的發(fā)展

本小節(jié)主要介紹大語言模型的發(fā)展，用如圖3所示的大語言模型進化樹來描述。

圖3.大語言模型進化樹

從2018年的 Word2Vec、GloVe和FastText開始，這些模型專注于捕捉語言的基本單元：如單詞以及與其語義相關的嵌入。盡管它們在當時已經(jīng)能夠用于各種 NLP任務，但它們無法充分理解上下文中單詞間的復雜關系。

隨后出現(xiàn)的模型如BERT和GPT通過引入Transfommer 架構，使得模型能夠更好地理解語句中單詞間的關系。這種雙向上下文或單向生成的方法，顯著提高了機器閱讀理解和文本生成的能力。

到了 2021 年和 2022年，出現(xiàn)了以Jurassic-1、GPT-Neo和Chinchilla為代表的模型，它們在開源社區(qū)中享有盛譽，允許更多的研究人員和開發(fā)者參與到這一激動人心的領域中來。這些模型在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)出色，而且它們的結構和算法優(yōu)化也為特定任務(如代碼生成、文本摘要和問答系統(tǒng))提供了定制化解決方案。2021年6月，GPT-3發(fā)布，更是將這種能力提升到了一個新的層次，GPT-3 以其巨大的規(guī)模和泛化能力，展示了模型在沒有特定任務訓練的情況下仍然具有完成多種復雜任務的潛能。

到了 2023 年，出現(xiàn)了如 LLaMA-2、GPT-4 和 Claude-2 等模型，它們不僅在技術上取得了進展，更在應用層面推動了LLM的發(fā)展。這些模型在處理更廣泛的任務時顯示出更好的適應性和精準度，它們能夠以前所未有的深度和細致程度理解人類語言。

步入 2024年，大語言模型的發(fā)展趨勢也在不斷變化。首先，智能體(Agent)的崛起成為一個重要的趨勢。隨著大模型應用場景的復雜化和多樣化，有效地利用大模型的能力、搭建好 Agent成為一個重要的議題。其次，個人化的大語言模型智能體開始受到關注。清華大學首次提出了個人大語言模型智能體的概念，不僅對個人大語言模型智能體所需的能力、效率和安全問題進行了深入的研究，還收集并整理了領域專家的見解，開創(chuàng)性地提出了個人大語言模型智能體的5級智能水平分級法。

此外，文本視頻生成技術也成為一個新的熱點。例如，OpenAl發(fā)布了文本視頻生成模型Sora，這標志著 OpenAl正式加人了視頻生成領域的競爭。

在企業(yè)級市場，大模型的應用也在不斷擴大。金融、教育、醫(yī)療、能源等行業(yè)的許多企業(yè)開始意識到大型模型產(chǎn)品的價值，并積極倡導使用這些產(chǎn)品來提高員工的工作效率。

大語言模型的現(xiàn)狀和未來

大語言模型在自然語言處理領域取得了顯著的進展，目前已經(jīng)看到的業(yè)務使用場景如表1所示。

表1.大語言模型現(xiàn)有典型業(yè)務場景

除了大量已經(jīng)落地的成功案例，以大語言模型為代表的生成式 AI也面臨著一系列挑戰(zhàn)，如模型訓練和推理對資源的高消耗、模型生成內(nèi)容的合規(guī)問題等。幸運的是，這些挑戰(zhàn)并非無法克服，解決方案的探索將是本書后續(xù)章節(jié)的重點內(nèi)容。大語言模型的訓練和運行對資源的高需求可以通過采用高效的訓練框架和技術來緩解。例如，使用像DeepSpeed這樣的優(yōu)化工具可以顯著降低內(nèi)存消耗和提高訓練速度，使大模型的訓練變得更加可行。大語言模型生成的內(nèi)容可能包含的錯誤或不當信息可以通過強化內(nèi)容過濾和質量控制機制來解決。在未來，隨著這些解決方案的實施和完善，大語言模型將繼續(xù)在語言的理解和生成上取得新的突破，推動各行各業(yè)的創(chuàng)新?？偨Y來說，大語言模型所面臨的挑戰(zhàn)確實存在，但通過不斷的技術創(chuàng)新和社會努力，有望找到解決這些問題的方法。