揭秘大语言模型：从Transformer架构到实际应用的AI革命

什么是大语言模型？

大语言模型（LLMs）是一类基于深度学习技术、在海量数据上训练而成的AI模型。它们能够理解和生成自然语言及其他类型的内容，执行广泛的任务。LLMs建立在一种名为TransformerA deep learning neural network architecture using self-attention mechanisms for sequence processing.的神经网络架构之上，这种架构在处理单词序列和捕捉文本模式方面表现出色。

LLMs如何工作？

LLMs本质上是一个巨大的统计预测机器，通过反复预测序列中的下一个单词来运作。它们学习文本中的模式，并生成遵循这些模式的语言。

训练过程

数据收集与预处理：训练始于海量数据——来自书籍、文章、网站、代码等文本源的数十亿甚至数万亿单词。数据科学家负责清理和预处理，去除错误、重复和不良内容。
分词处理：文本被分解为称为“标记”的较小机器可读单元。标记可以是单词、子词或字符，这一过程标准化了语言处理方式。
自监督学习：LLMs最初通过自监督学习进行训练，这是一种使用未标记数据进行监督学习的机器学习技术。模型自行寻找数据中的模式、结构或关系。

TransformerA deep learning neural network architecture using self-attention mechanisms for sequence processing.架构的核心：自注意力机制

自注意力机制的工作原理

模型将标记通过TransformerA deep learning neural network architecture using self-attention mechanisms for sequence processing.网络处理。TransformerA deep learning neural network architecture using self-attention mechanisms for sequence processing.模型因其自注意力机制而强大，这种机制允许模型在不同时刻“关注”不同的标记。

嵌入向量化：文本被分割成标记后，每个标记被映射到称为嵌入的数字向量。
向量转换：每个嵌入通过学习的权重矩阵投影为三个不同的向量：查询向量、键向量和值向量。
- 查询向量：表示给定标记正在“寻找”什么
- 键向量：表示每个标记包含的信息
- 值向量：从每个键向量“返回”信息，按相应的注意力权重缩放
注意力计算：通过计算查询和键之间的相似性得到对齐分数，这些分数经过归一化成为注意力权重，决定每个值向量如何影响当前标记的表示。

参数与权重

自注意力机制在所有标记之间创建“加权”连接。LLMs可能拥有数十亿甚至数万亿个权重，这些权重是LLM参数的一种类型。参数数量指的是模型中存在的这些内部配置变量的数量。

训练优化过程

在训练过程中，模型基于训练数据中的数百万个示例进行预测，损失函数量化每个预测的误差。通过预测、反向传播和梯度下降的迭代循环，模型学习产生查询、键和值向量的层中的权重。

微调与应用

训练完成后，LLMs可以通过微调使其在特定上下文中更加有用。例如，在通用知识大型数据集上训练的基础模型，可以在法律问答语料库上进行微调，以创建法律领域的聊天机器人。

LLMs的革命性意义

LLMs代表了人类与技术互动方式的重大飞跃，因为它们是第一个能够大规模处理非结构化人类语言的AI系统，实现了与机器的自然交流。与传统搜索引擎和其他编程系统使用算法匹配关键词不同，LLMs能够捕捉更深层次的上下文、细微差别和推理。

一旦训练完成，LLMs可以适应许多涉及文本解释的应用，如总结文章、调试代码或起草法律条款。当被赋予代理能力时，LLMs可以以不同程度的自主性执行原本需要人类完成的各种任务。

实际应用与可访问性

LLMs通过多种接口向公众开放，包括：

Anthropic的ClaudeA large language model developed by Anthropic that integrates with LLMs.txt for improved content processing.
OpenAI的ChatGPTChatGPT is a large language model developed by OpenAI, widely used for conversational AI and content generation.
Microsoft的CopilotA large language model interface made publicly accessible by Microsoft.
Meta的LlamaA family of open-source large language models developed by Meta that were used in distillation experiments with DeepSeek-R1.模型
Google的GeminiA family of multimodal large language models developed by Google DeepMind that can process text, code, images, audio, and video.助手及其BERTBidirectional Encoder Representations from Transformers, a pre-trained natural language processing model for deep bidirectional language understanding.和PaLMA large language model developed by Google.模型
IBM在watsonx.ai上维护的GraniteA series of large language models maintained by IBM on watsonx.ai.模型系列

行业影响

LLMs是自然语言处理和机器学习研究数十年进步的结晶，其发展在很大程度上推动了2010年代末和2020年代人工智能的爆炸性进展。流行的LLMs已成为家喻户晓的名字，将生成式AI推向了公众关注的前沿。

LLMs也在企业中得到广泛应用，组织在众多业务职能和用例中投入大量资源。随着技术的不断发展，大语言模型将继续重塑我们与信息、技术和彼此互动的方式。

Data Analysis

模型/产品名称	开发公司/组织	主要特点/备注
ClaudeA large language model developed by Anthropic that integrates with LLMs.txt for improved content processing.	Anthropic	-
ChatGPTChatGPT is a large language model developed by OpenAI, widely used for conversational AI and content generation.	OpenAI	-
CopilotA large language model interface made publicly accessible by Microsoft.	Microsoft	-
LlamaA family of open-source large language models developed by Meta that were used in distillation experiments with DeepSeek-R1. 模型	Meta	-
GeminiA family of multimodal large language models developed by Google DeepMind that can process text, code, images, audio, and video. 助手	Google	文中同时提及Google的BERTBidirectional Encoder Representations from Transformers, a pre-trained natural language processing model for deep bidirectional language understanding.和PaLMA large language model developed by Google.模型
GraniteA series of large language models maintained by IBM on watsonx.ai. 模型系列	IBM	在watsonx.ai平台上维护

Source/Note: 根据文本“实际应用与可访问性”部分列出的LLMs接口整理。