大語言模型技術發展與應用實踐

大語言模型（LLM）近年來發展迅速，從早期的 GPT 模型到現在的 GPT-4 和 Gemini，LLM 的能力不斷提升，應用場景也日益廣泛。本文除了回顧 GPT 系列模型的演進歷程、ChatGPT 的訓練過程以及 GPT-4 的技術突破外，也探討了 Google Gemini 的發展，並分析了開源模型如 Llama 的崛起及其對 LLM 發展的影響。同時，文章也介紹了模型最佳化技術如量化和 LoRA 的應用，以及多模態模型的發展趨勢，例如 GPT-4V 在影像處理方面的能力。最後，本文還提供使用 LLM 進行文字生成的標準實踐，包含列表生成、提供範例以及生成巢狀資料結構等技巧，幫助讀者更好地理解和應用 LLM 技術。

OpenAI 的生成式預訓練變壓器：引領人工智慧新紀元

OpenAI 的成立初衷是為了確保通用人工智慧能夠造福全人類，而近期他們在人工智慧革命中一直處於領先地位。其中最具突破性的貢獻是 GPT 系列模型，這些模型大幅拓展了大語言模型（LLM）的應用邊界。

GPT 模型的演進歷程

最初的 GPT 模型不僅僅是一項研究成果，更是展示了根據變壓器架構的潛力。這一模型展示了機器理解和生成類別人語言的初步步驟，為未來的進展奠定了基礎。

GPT-2 的發布與影響

GPT-2 的發布引起了廣泛關注和審慎的態度。OpenAI 最初因為擔心模型的潛在誤用而猶豫是否發布。最終，當 OpenAI 決定將該專案開源時，不僅僅是公開了程式碼，還允許企業和研究人員使用這些預訓練模型作為構建模組，將人工智慧整合到他們的應用程式中，而無需從頭開始。這一舉措民主化了高階自然語言處理功能的取得，推動了各個領域的創新。

GPT-3 的到來

GPT-3 的到來標誌著 LLM 的重大進展。它不僅因其技術實力，而且因其能力的社會影響而引起了廣泛的媒體關注。這個模型能夠生成令人信服的文字，往往與人類書寫的內容難以區分。從精心創作的文學作品到生成的操作程式碼片段，GPT-3 展示了人工智慧看似無邊無際的潛力。

GPT-3.5-turbo 與 ChatGPT

在微軟的大力投資下，OpenAI 推出了 GPT-3.5-turbo，這是對其前代模型的最佳化版本。微軟在 2019 年向 OpenAI 投資了 10 億美元，後來增加到 130 億美元，獲得了 OpenAI 盈利部門 49% 的股票。OpenAI 利用這些資源開發了 GPT-3.5-turbo，提供了改進的效率和可負擔性，使 LLM 更廣泛地適用於各種使用場景。

ChatGPT 的誕生

OpenAI 希望收集更多的全球反饋來進行微調，因此 ChatGPT 誕生了。與其通用型的兄弟模型不同，ChatGPT 經過微調，能夠在對話上下文中表現出色，實作了人類與機器之間自然而有意義的對話。

ChatGPT 的訓練過程

圖 2-4 展示了 ChatGPT 的訓練過程，涉及三個主要步驟：

收集示範資料
在此步驟中，人類標註者提供了所需的模型行為示例，涵蓋了一系列提示。標註者接受了專案的培訓，並遵循特定的指示來準確標註提示。
訓練監督策略
使用前一步驟中收集的示範資料，透過監督學習來微調預訓練的 GPT-3 模型。在監督學習中，模型在標註的資料集上進行訓練，提供了正確的答案。此步驟幫助模型學習遵循給定的指示並生成符合期望行為的輸出。
收集比較資料和強化學習
在此步驟中，收集了一組模型輸出的資料集，並由人類標註者根據其偏好對輸出進行排名。然後訓練一個獎勵模型，以預測標註者更偏好的輸出。最後，使用強化學習技術，特別是近端策略最佳化（PPO）演算法，來最佳化監督策略，以最大化來自獎勵模型的獎勵。

ChatGPT 的訓練效果

這個訓練過程使 ChatGPT 模型能夠使其行為與人類意圖保持一致。使用帶有人類反饋的強化學習有助於建立一個比預訓練的 GPT-3 模型更有幫助、更誠實和更安全的模型。

ChatGPT 的成功

根據 UBS 的研究，到 2023 年 1 月，ChatGPT 創下了新的基準，累積了 1 億活躍使用者，成為網際網路歷史上增長最快的消費者應用程式。ChatGPT 現在廣泛應用於客戶服務、虛擬助手以及其他需要類別人對話技巧的應用程式中。

GPT-4 的突破

2024 年，OpenAI 發布了 GPT-4，它在理解複雜查詢和生成上下文相關且連貫的文字方面表現出色。例如，GPT-4 在律師考試中取得了第 90 個百分位，獲得了 298 分（滿分 400 分）。目前，GPT-3.5-turbo 在 ChatGPT 中是免費使用的，但 GPT-4 需要每月付費。

GPT-4 的技術創新

GPT-4 使用了混合專家（MoE）方法，不再依賴單一模型的推斷，而是產生更準確和更有洞察力的結果。

GPT-4o 的推出

2024 年 5 月 13 日，OpenAI 推出了 GPT-4o，一個能夠實時處理和推理文字、音訊和視覺輸入的高階模型。這個模型在視覺和音訊理解方面提供了增強的效能，而且由於能夠在一個神經網路中處理所有三種模態，因此比前代產品更快、更具成本效益。

Google 的 Gemini

在 ChatGPT 使用導致搜尋市占率損失後，Google 最初於 2023 年 3 月 21 日發布了 Bard。Bard 最初略顯粗糙，肯定沒有提供像 ChatGPT 那樣的高品質 LLM 回應。

Gemini 的進化

Google 不斷為 Bard 新增額外功能，包括程式碼生成、視覺人工智慧、即時搜尋和語音功能，使其在品質上更接近 ChatGPT。2023 年 3 月 14 日，Google 發布了 PaLM API，允許開發者在 Google Cloud Platform 上存取它。2023 年 4 月，Amazon Web Services（AWS）發布了類別似的服務，如 Amazon Bedrock 和 Amazon 的 Titan FMs。2024 年 2 月，Google 將 Bard 重新命名為 Gemini（針對 v1.5 版本），並開始取得與 GPT-4 相當的結果。

程式碼範例與實作

以下是一個簡單的 Python 範例，展示如何使用 OpenAI 的 GPT 模型生成文字：

import openai

# 設定 OpenAI API 金鑰
openai.api_key = '你的API金鑰'

# 定義一個函式來生成文字
def generate_text(prompt, max_tokens=100):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",  # 使用的模型
        prompt=prompt,  # 輸入的提示
        max_tokens=max_tokens  # 最大生成token數
    )
    return response.choices[0].text.strip()

# 示例使用
prompt = "請寫一篇關於人工智慧未來的文章"
generated_text = generate_text(prompt)
print(generated_text)

內容解密：

匯入 OpenAI 函式庫：首先，我們需要匯入 openai 函式庫，這是與 OpenAI API 互動的 Python 函式庫。
設定 API 金鑰：將您的 OpenAI API 金鑰指定給 openai.api_key。這是使用 OpenAI 服務的憑證。
定義生成文字函式：generate_text 函式接受一個提示（prompt）和最大 token 數（max_tokens）作為引數，使用指定的 GPT 模型生成文字。
呼叫 API 生成文字：透過 openai.Completion.create 方法呼叫 GPT 模型，傳入提示和最大 token 數，生成相應的文字。
傳回生成的文字：函式傳回生成的文字，並去除前後空白字元。
示例使用：展示如何呼叫 generate_text 函式，生成一篇關於人工智慧未來的文章。

GPT 模型的訓練過程

  graph LR
    A[收集示範資料] --> B[訓練監督策略]
    B --> C[收集比較資料和強化學習]
    C --> D[ChatGPT 模型]
    D --> E[應用於客戶服務和虛擬助手]

圖表翻譯：
此圖表展示了 ChatGPT 的訓練過程。首先，收集示範資料，然後訓練監督策略，接著進行比較資料的收集和強化學習，最終得到 ChatGPT 模型，並將其應用於客戶服務和虛擬助手等領域。

隨著 GPT-4 和 Gemini 等先進模型的推出，人工智慧在自然語言處理領域的應用將變得更加廣泛和深入。未來，我們可以期待這些技術在更多領域的應用，例如醫療、教育、金融等，並且隨著技術的進步，這些應用將變得更加智慧和高效。

技術挑戰與解決方案

儘管 GPT 系列模型和 Gemini 已經取得了巨大的成功，但仍面臨著諸如生成內容的準確性、偏見消除、安全性等挑戰。未來的研究將需要進一步改進這些模型的效能，同時解決相關的倫理和技術問題。

大語言模型的發展現況與未來趨勢

隨著人工智慧技術的快速發展，大語言模型（LLM）已成為自然語言處理領域的重要研究方向。本文將介紹目前大語言模型的最新發展，包括開源模型的崛起、多模態模型的出現，以及模型最佳化的技術進展。

開源模型的崛起

Meta 的 Llama 系列模型是開源大語言模型的重要代表。Llama 2 和 Llama 3 的開放原始碼特性，對整個科技產業產生了深遠影響。這種開放模式促進了創新和協作，全球開發者社群可以快速識別和解決問題，使模型變得更加穩健和安全。

Llama 模型的優勢

Llama 模型的開放特性具有多重優勢：

促進創新：開放原始碼允許開發者根據實際業務需求進行客製化修改和最佳化。
降低門檻：即使是小型開發者和新創公司也能利用這些先進模型進行創新。
加速進步：全球開發者社群的參與使得問題能夠被快速發現和解決。

然而，這種開放性也帶來了潛在風險：惡意行為者可能利用這些技術進行有害活動。因此，如何在開放創新和風險控制之間取得平衡成為一個重要的課題。

量化技術與 LoRA 的應用

量化（Quantization）和 LoRA（Low-Rank Approximations）是兩項關鍵的模型最佳化技術。這些技術使得大語言模型能夠在消費級硬體上執行，從而大大提高了模型的可用性。

量化技術的原理

量化技術透過降低模型引數的數值精確度來減小模型的大小，同時盡量保持模型的效能。這種方法使得模型能夠在資源受限的環境中執行。

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 載入原始模型
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 進行動態量化
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)

#### 量化技術解密：
1. `torch.quantization.quantize_dynamic` 函式用於將模型的線性層轉換為動態量化版本。
2. 量化過程將浮點數權重轉換為整數表示，從而減少記憶體使用量。
3. 這種方法特別適合於推理階段的效能最佳化。

LoRA 技術的優勢

LoRA 技術透過低秩近似來最佳化模型的架構，使其更適合在消費級硬體上執行。這種方法不僅減小了模型的尺寸，還提高了運算效率。

多模態模型的發展

GPT-4V(ision) 的推出標誌著大語言模型向多模態方向的重要發展。該模型能夠同時處理文字和影像輸入，拓展了 LLM 的應用場景。

多模態技術的挑戰

資料處理複雜度增加：需要同時處理不同型別的資料。
模型架構需要調整：必須設計能夠有效融合不同模態資訊的架構。
訓練資料需求增加：需要大量的多模態資料進行訓練。

模型比較與未來趨勢

目前，OpenAI 的 GPT-4 仍然是效能最強大的大語言模型之一。然而，開源模型的快速發展正在縮小與閉源模型之間的差距。未來，隨著量化技術和 LoRA 等最佳化方法的進步，本地微調模型可能會成為新的趨勢。

開源模型的競爭力

Mistral 7B：法國新創公司 Mistral AI 推出的 7B 引數模型，在效率和能力上展現出強大的競爭力。
Llama 系列：Meta 的開源模型在透明度和協作性方面具有明顯優勢。
Claude 2：Anthropic 推出的模型在 AI 安全性和對齊性方面進行了創新嘗試。

隨著技術的不斷進步，我們可以預見以下幾個發展趨勢：

更高效的模型最佳化技術：量化、剪枝等技術將繼續進步，使得大型模型能夠在更多裝置上執行。
多模態模型的廣泛應用：能夠處理多種資料型別的模型將在更多場景中得到應用。
開源與閉源模型的競爭：開源模型的快速發展將持續挑戰閉源模型的壟斷地位。

這些發展趨勢將共同塑造大語言模型的未來，為各行各業帶來更多創新機會。

使用大語言模型進行文字生成的標準實踐

隨著大語言模型（LLMs）的快速發展，如何有效地利用這些模型進行文字生成已成為一個重要的課題。本章將介紹使用ChatGPT進行文字生成的標準實踐，包括生成列表、提供範例、以及生成巢狀資料結構等技巧。

生成列表

自動生成列表是一項非常強大的功能，可以讓你專注於更高層級的任務，而由GPT自動生成、改進、重新排序和去除重複的列表。

基本列表生成

輸入：

生成一份迪士尼角色列表。

輸出：

當然，這裡有一份流行的迪士尼角色列表：
1. 米奇老鼠
2. 米妮老鼠
...
30. 巴希拉（森林之書）

雖然GPT-4能夠提供一份角色列表，但是這種方法存在一些問題：

GPT決定提供30個範例作為編號列表，以\n字元分隔。但是，如果你的下游Python程式碼期望以專案符號分隔，那麼你可能會得到不理想的結果或執行時錯誤。
GPT提供了前置評論；刪除任何前置/後續評論將使解析輸出更容易。
列表大小未被控制，留給了語言模型。
一些角色的名字中包含了對應電影的名稱，例如巴希拉（森林之書），而其他角色則沒有。這使得名字更難提取，因為你需要刪除電影標題。
沒有根據我們期望的結果對LLM生成進行過濾或選擇。

最佳化列表生成

輸入：

生成一份包含5個男性迪士尼角色的專案符號列表。
只包含每個角色的名字。
絕不包含每個迪士尼角色的電影名稱。
只傳回迪士尼角色，絕不包含任何評論。
以下是範例列表：
* 阿拉丁
* 辛巴
* 野獸
* 海格力斯
* 泰山

輸出：

* 胡迪
* 巴斯光年
* 史迪奇
* 傑克船長
* 白馬王子

透過最佳化提示，你已經實作了以下目標：

將列表限制為固定大小的五個。
只生成男性角色。
正確地格式化列表，使用專案符號。
刪除了任何前置評論。

提供範例

簡單地重新措辭你的提示以包含範例（少量提示）可以大大影響期望的輸出。

JSON和YAML生成

除了簡單的列表之外，還可以生成更結構化的資料，如JSON和YAML。

輸入：

生成一個JSON格式的資料，包含5個迪士尼角色的資訊。
{
  "characters": [
    {
      "name": "阿拉丁",
      "movie": "阿拉丁"
    },
    {
      "name": "辛巴",
      "movie": "獅子王"
    }
  ]
}

輸出：

{
  "characters": [
    {
      "name": "胡迪",
      "movie": "玩具總動員"
    },
    {
      "name": "巴斯光年",
      "movie": "玩具總動員"
    },
    {
      "name": "史迪奇",
      "movie": "星際寶貝"
    },
    {
      "name": "傑克船長",
      "movie": "加勒比海盜"
    },
    {
      "name": "白馬王子",
      "movie": "灰姑娘"
    }
  ]
}

巢狀列表生成

巢狀列表在需要巢狀輸出的情況下非常有用，例如詳細的文章結構。

輸入：

生成一個關於「資料工程的益處」的詳細文章大綱。
請參閱下面的階層結構範例：
文章標題：數位行銷的益處是什麼？
* 簡介
  a. 數位行銷的解釋
  b. 數位行銷在當今商業世界中的重要性
* 增加品牌知名度
  a. 品牌知名度的定義
  b. 數位行銷如何幫助提高品牌知名度

輸出：

文章標題：資料工程的益處是什麼？
* 簡介
  a. 資料工程的解釋
  b. 資料工程在當今資料驅動世界中的重要性
...
（10個章節後續）

在未來的章節中，我們將繼續探索更多高階的提示工程技術，包括如何使用大語言模型進行更複雜的文字生成任務，以及如何進一步最佳化輸出的品質和相關性。

  graph LR;
    A[開始] --> B[生成列表];
    B --> C[最佳化列表生成];
    C --> D[提供範例];
    D --> E[JSON和YAML生成];
    E --> F[巢狀列表生成];
    F --> G[結論];

圖表翻譯： 此圖表展示了本章介紹的使用ChatGPT進行文字生成的標準實踐的主要步驟，包括生成列表、最佳化列表生成、提供範例、JSON和YAML生成、以及巢狀列表生成等技巧。這些步驟可以幫助讀者更好地理解如何使用大語言模型進行文字生成任務。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。