AI大模型原理

AI大模型原理

‌‌AI大模型的原理‌‌‌AI大模型的概述‌AI大模型，全称‌大型语言模型（LLM, Large Language Model），是基于‌深度学习技术构建的。它利用大量的数据和计算资源来训练具有大量参数的神经网络模型。通过不断调整模型参数，使得模型能够在各种任务中取得最佳表现。‌大模型的生成式和预训练‌生成式：大模型通过学习历史数据，生成全新的数据。例如，‌ChatGPT在回答用户问题时，是逐字（或三四个字符一起）生成的。每个字（或词）都可以被视为一个token。预训练：大模型在投入使用前会进行预训练，提前训练好通用能力相关的参数。这样在面对特定任务时，只需进行简单的参数微调，大幅减少了每个独立训练预测任务的计算成本。‌大模型的Transformer架构‌Transformer是大模型的灵魂，它是一个神经网络架构。通过使用‌自注意力机制，Transformer能够更好地理解和生成语言。‌大模型的参数数量和训练数据量‌大模型的“大”主要体现在参数数量庞大、训练数据量大、计算资源需求高。例如，‌GPT-3模型拥有约1750亿个参数，使用了大量的文本数据进行训练。‌大模型的计算资源需求‌由于大模型需要处理的数据量和参数数量巨大，因此对计算资源的需求也非常高。通常需要高性能的‌计算机集群和大量的‌存储空间来支持其训练和运行。