大模型語言：從理論到應用

– 28 分鐘閱讀

近年來，生成式人工智慧的蓬勃發展讓我們見證了一場技術革命，而這場革命的核心便是大模型語言（Large Language Models, LLMs）。從ChatGPT、Bing Chat到Bard，這些工具展現出驚人的能力，能夠根據自然語言請求生成類別似人類的內容。但大模型語言並非只是語言生成器，它們更是強大的推理引擎，可以成為人工智慧應用的大腦。

在本文中，我將探討大模型語言的技術原理，介紹目前市場上最具前景的模型，以及新興的LLM應用程式框架。我們將從理論基礎出發，逐步深入實際應用開發，探討如何利用各種LLM解決不同場景的實際問題，並關注LLM領域的新興趨勢及AI工具的風險與負責任的AI實踐。

本文將涵蓋以下核心主題：

  • 大模型語言的本質與其與傳統機器學習模型的差異
  • 主流LLM架構概覽
  • LLM的訓練與使用方法
  • 基礎LLM與微調LLM的比較與應用

透過這篇文章，你將獲得關於LLM的基礎知識，瞭解它們的運作原理，以及如何讓它們更適合你的應用需求。這些知識將為你在實際開發中嵌入LLM奠定基礎。

基礎模型與大模型語言的定義與特性

大模型語言的本質

大模型語言是根據深度學習的模型，它們利用大量引數從海量未標記文字中學習，能夠執行各種自然語言處理任務，如識別、摘要、翻譯、預測和生成文字。

深度學習是機器學習的一個分支，其特點是擁有多層的神經網路，因此被稱為「深度」。這些深層神經網路能夠自動學習資料的層次表示，每一層都從輸入資料中提取越來越抽象的特徵。這些網路的「深度」指的是它們擁有的層數，使它們能夠有效地模擬複雜資料集中的複雜關係和模式。

LLM屬於生成式AI子領域的大型基礎模型（Large Foundation Models, LFMs）。因此，在接下來的內容中，我將探討LFM和LLM的興起與發展，以及它們的技術架構，這對於理解它們的功能和在應用中正確採用這些技術至關重要。

AI正規化轉變 - 基礎模型簡介

基礎模型是一種預訓練的生成式AI模型，透過適應各種特定任務提供極大的多功能性。這些模型在大量多樣化的資料集上進行廣泛訓練，使它們能夠掌握資料中的一般模式和關係 - 不僅限於文字，還包括影像、音訊和影片等其他資料格式。這種初始預訓練階段為模型提供了跨不同領域的強大基礎理解，為進一步微調奠定了基礎。這種跨領域能力使生成式AI模型與標準自然語言理解（NLU）演算法區分開來。

值得注意的是，生成式AI和NLU演算法都與自然語言處理（NLP）相關，NLP是處理人類語言的AI分支。但它們有不同的目標和應用。生成式AI旨在建立新的自然語言內容，而NLU演算法旨在理解現有的自然語言內容。生成式AI可用於文字摘要、文字生成、影像描述或風格轉換等任務；NLU演算法則可用於聊天機器人、問答系統、情感分析或機器翻譯等任務。

基礎模型的設計考慮到了遷移學習，這意味著它們可以有效地將預訓練期間獲得的知識應用於新的相關任務。這種知識遷移增強了它們的適應性，使它們能夠在相對較少的額外訓練下快速掌握新任務。

基礎模型的一個顯著特點是它們的大型架構，包含數百萬甚至數十億引數。這種廣泛的規模使它們能夠捕捉資料中的複雜模式和關係，有助於它們在各種任務中的出色表現。

由於其全面的預訓練和遷移學習能力，基礎模型表現出強大的泛化能力。這意味著它們可以在一系列任務中表現良好，並能有效地適應新的、未見過的資料，消除了為個別任務訓練單獨模型的需要。

這種人工神經網路設計的正規化轉變提供了巨大的優勢，因為基礎模型憑藉其多樣化的訓練資料集，可以根據使用者意圖適應不同任務，而不影響效能或效率。過去，為每個任務（如命名實體識別或情感分析）建立和訓練不同的神經網路是必要的，但現在，基礎模型為多種應用提供了統一與強大的解決方案。

我們說過LFM是在大量不同格式的異構資料上訓練的。當這些資料是非結構化的自然語言資料時，我們將輸出的LFM稱為LLM，因為它專注於文字理解和生成。

我們可以說LLM是一種專為NLP任務設計的基礎模型。這些模型，如ChatGPT、BERT、Llama等，經過大量文字資料的訓練，可以生成類別似人類的文字、回答問題、執行翻譯等。

然而，LLM並不僅限於執行與文字相關的任務。正如我們將在本文中看到的，這些獨特的模型可以被視為推理引擎，在常識推理方面表現極佳。這意味著它們可以幫助我們完成複雜任務、分析性問題解決，並增強訊息片段之間的聯絡和洞察。

事實上，由於LLM模擬了我們大腦的工作方式（正如我們將在下一節中看到的），它們的架構由連線的神經元組成。人類大腦有大約100萬億個連線，遠多於LLM中的連線數量。儘管如此，LLM已經證明在處理和儲存大量知識方面更為高效。

LLM的技術架構與工作原理

神經網路基礎

在探討LLM之前，我認為有必要先了解神經網路的基本概念。神經網路是由相互連線的節點（神經元）組成的計算系統，這些節點組織成層。最基本的神經網路包含一個輸入層、一個或多個隱藏層和一個輸出層。

每個神經元接收輸入，應用轉換函式，然後產生輸出。這些輸出可以成為下一層神經元的輸入，形成一個複雜的訊息處理網路。透過調整神經元之間的連線權重，神經網路可以學習執行特定任務，如識別模式或分類別資料。

深度神經網路只是具有多個隱藏層的神經網路。隨著層數的增加，網路能夠學習更複雜的特徵和模式，但也需要更多的計算資源和更複雜的訓練技術。

Transformer架構：LLM的核心

大多數現代LLM都根據Transformer架構，這是一種專為序列到序列任務設計的神經網路架構，如機器翻譯。與之前的模型不同，Transformer不依賴遞迴或卷積層，而是完全依賴注意力機制來處理輸入序列。

Transformer的核心創新是自注意力機制（self-attention），它允許模型在處理一個詞時考慮輸入序列中的所有其他詞。這使模型能夠捕捉長距離依賴關係和上下文訊息，這對於理解自然語言至關重要。

以下是Transformer架構的簡化版本：

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers):
        super(Transformer, self).__init__()
        
        # 嵌入層將詞轉換為向量
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        
        # 位置編碼提供關於詞在句子中位置的訊息
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model)
        
        # 編碼器處理輸入序列
        encoder_layers = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layers, num_encoder_layers)
        
        # 解碼器生成輸出序列
        decoder_layers = nn.TransformerDecoderLayer(d_model, nhead)
        self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layers, num_decoder_layers)
        
        # 線性層將最終表示轉換為詞彙表上的機率分佈
        self.linear = nn.Linear(d_model, vocab_size)
        
    def forward(self, src, tgt):
        # 將輸入和目標轉換為嵌入
        src = self.embedding(src) * math.sqrt(self.d_model)
        tgt = self.embedding(tgt) * math.sqrt(self.d_model)
        
        # 增加位置編碼
        src = self.pos_encoder(src)
        tgt = self.pos_encoder(tgt)
        
        # 透過編碼器
        memory = self.transformer_encoder(src)
        
        # 透過解碼器
        output = self.transformer_decoder(tgt, memory)
        
        # 應用線性層
        output = self.linear(output)
        
        return output

這段程式碼定義了一個基本的Transformer模型架構。我將解釋其關鍵元素：

  1. 嵌入層（Embedding）：將輸入的詞轉換為高維向量表示。每個詞被對映到一個固定維度（d_model）的向量空間中，使模型能夠處理文字資料。

  2. 位置編碼（Positional Encoding）：由於Transformer沒有迴圈或卷積結構，它無法直接取得序列中單詞的位置訊息。位置編碼透過增加能反映詞位置的向量來解決這個問題。

  3. 編碼器（Encoder）：處理輸入序列，由多個相同的層堆積積疊而成。每層包含兩個子層：多頭自注意力機制和前饋神經網路。

  4. 解碼器（Decoder）：生成輸出序列，結構類別似於編碼器，但增加了一個對編碼器輸出進行注意力計算的子層。

  5. 線性層和輸出：將解碼器的輸出對映到詞彙表大小的向量，代表每個可能輸出詞的機率。

這種架構使Transformer能夠有效處理長序列並捕捉複雜的依賴關係，這對於語言理解和生成至關重要。相比傳統的RNN或LSTM模型，Transformer的平行計算能力更強，能夠更快地處理大規模資料。

自注意力機制詳解

自注意力機制是Transformer架構的核心，它允許模型在處理每個位置時考慮整個輸入序列。這種機制計算輸入序列中每個位置與所有其他位置的關係，使模型能夠捕捉長距離依賴和複雜的語境關係。

在技術上，自注意力機制透過以下步驟計算：

  1. 對於輸入序列中的每個位置，生成三個向量：查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）。
  2. 計算查詢向量與所有鍵向量的點積，得到注意力分數。
  3. 將注意力分數透過softmax函式歸一化，得到注意力權重。
  4. 將注意力權重與值向量的加權和作為該位置的輸出。

多頭注意力機制進一步擴充套件了這一概念，它平行執行多個自注意力計算，然後將結果拼接並線性轉換。這使模型能夠同時關注

大模型語言的內部運作機制

大模型語言（LLMs）作為現代人工智慧的核心技術，其內部運作原理與建構方式值得探討。玄貓將帶領大家揭開LLMs的神秘面紗，剖析這些強大模型是如何從基礎架構到實際應用的全過程。

人工神經網路：大模型語言的基礎架構

大模型語言本質上是一種特殊型別的人工神經網路（Artificial Neural Networks, ANNs）。這些計算模型受人腦結構與運作方式啟發，在解決複雜問題方面展現出卓越能力，特別是在模式識別、分類別、迴歸和決策任務等領域。

人工神經網路的基本構建單元是人工神經元（也稱為節點或單元）。這些神經元被組織成層，神經元之間的連線透過權重來表示它們關係的強度。這些權重就是模型的引數，會在訓練過程中被最佳化。

文字資料處理：從文字到數字的轉換

人工神經網路本質上是處理數值資料的數學模型。因此，當面對非結構化文字資料時，LLM需要透過兩個基本步驟將文字轉換為模型可處理的數值輸入：

  1. 分詞化（Tokenization）：這是將一段文字（句子、段落或檔案）分解成更小單位（稱為token）的過程。根據選擇的分詞方案，這些token可以是單詞、子詞甚至字元。分詞化的目標是建立文字的結構化表示，便於機器學習模型進行處理。

  2. 嵌入（Embedding）：一旦文字被分詞化，每個token都會被轉換成一個密集的數值向量，即嵌入。嵌入是在連續向量空間中表示單詞、子詞或字元的方式。這些嵌入在語言模型訓練過程中學習得到，能夠捕捉token之間的語義關係。數值表示使模型能夠對token執行數學運算，並理解它們出現的上下文。

簡而言之，分詞化將文字分解為更小的單位，而嵌入則將這些單位轉換為密集的數值向量。這種關係使LLM能夠以有意義與具有上下文感知的方式處理和理解文字資料，從而能夠以令人印象深刻的準確性執行各種自然語言處理任務。

詞嵌入的實際意義

讓我們考慮一個二維嵌入空間的例子，假設我們要將「男人（Man）」、「國王（King）」、「女人（Woman）」和「女王（Queen）」這四個詞向量化。嵌入的核心理念是每對詞之間的數學距離應該能夠代表它們在語義上的相似性。

在正確的嵌入下，這些詞之間會形成一種有趣的數學關係：國王 - 男人 + 女人 ≈ 女王。這展示了語言模型如何透過向量運算來理解詞彙之間的語義關係。

神經網路的結構與訓練

當我們有了向量化的輸入後，就可以將其傳入多層神經網路。神經網路主要包含三種型別的層：

  1. 輸入層：神經網路的第一層接收輸入資料。這一層的每個神經元對應輸入資料的一個特徵或屬性。

  2. 隱藏層：在輸入層和輸出層之間，可以有一個或多個隱藏層。這些層透過一系列數學變換處理輸入資料，從資料中提取相關模式和表示。

  3. 輸出層：神經網路的最後一層產生所需的輸出，根據神經網路設計的任務，輸出可以是預測、分類別或其他相關結果。

反向傳播：神經網路的學習機制

訓練人工神經網路涉及一個稱為反向傳播的過程，透過根據訓練資料和期望輸出迭代調整神經元之間連線的權重。

反向傳播是深度學習中用於訓練神經網路的演算法。它包含兩個階段：

  • 前向傳遞：資料透過網路傳遞以計算輸出
  • 反向傳遞：誤差向後傳播以更新網路引數並提高其效能

在反向傳播過程中，網路透過比較其預測與真實值，並最小化它們之間的誤差或損失來進行學習。訓練的目標是找到能夠使神經網路對新的、未見過的資料進行準確預測的最佳權重集。

貝葉斯定理與語言模型的生成能力

大模型語言驚人的文字生成能力根據統計學概念——貝葉斯定理。

貝葉斯定理是機率論和統計學中的基本概念，描述瞭如何根據新證據更新假設的機率。根據貝葉斯定理，給定兩個事件A和B，我們可以定義在給定B的情況下A的條件機率為：

P(A|B) = [P(B|A) × P(A)] / P(B)

其中：

- P(B|A)：在給定A的情況下B發生的機率，也稱為固定B時A的似然度
- P(A|B)：在給定B的情況下A發生的機率，也稱為給定B時A的後驗機率
- P(A)和P(B)：無任何條件下觀察到A或B的機率

貝葉斯定理將根據新證據的事件條件機率與事件的先驗機率聯絡起來。轉換到LLM的上下文中，意味著模型透過預測在使用者提示的前幾個單詞之後最可能出現的下一個單詞來運作。

LLM如何預測下一個詞

LLM如何知道下一個最可能的詞是什麼？這要歸功於LLM訓練時使用的海量資料。根據訓練文字語料函式庫，模型能夠識別出給定使用者提示後最可能的下一個詞或更一般地說，完成文字的方式。

讓我們透過一個例子來理解：假設有一個提示「貓在…」（The cat is on the…），我們希望LLM完成這個句子。然而，LLM可能會生成多個候選詞，所以我們需要一種方法來評估哪個候選詞最可能。我們可以使用貝葉斯定理來選擇給定上下文中最可能的詞。

以下是所需的步驟：

  1. 先驗機率P(A)：先驗機率表示每個候選詞成為下一個詞的機率，根據語言模型在訓練期間學到的知識。假設LLM有三個候選詞：「桌子」、「椅子」和「屋頂」。P(「桌子」)、P(「椅子」)和P(「屋頂」)是每個候選詞的先驗機率，根據語言模型對訓練資料中這些詞頻率的瞭解。

  2. 似然度P(B|A)：似然度表示每個候選詞與上下文「貓在…」的比對程度。這是在給定每個候選詞的情況下觀察到上下文的機率。LLM根據訓練資料和每個詞在類別似上下文中出現的頻率來計算這一點。

    例如，如果LLM見過許多「貓在桌子上」的例項，它會將「桌子」作為給定上下文中的下一個詞賦予高似然度。同樣，如果它見過許多「貓在椅子上」的例項，它會將「椅子」作為下一個詞賦予高似然度。

P(「貓在桌子上」)、P(「貓在椅子上」)和P(「貓在屋頂上」)是給定上下文的每個候選詞的似然度。
  1. 後驗機率P(A|B)：使用貝葉斯定理，我們可以根據先驗機率和似然度計算每個候選詞的後驗機率：
   P(「桌子」|「貓在...」) = [P(「桌子」) × P(「貓在桌子上」)] / P(「貓在...」)
   
   P(「椅子」|「貓在...」) = [P(「椅子」) × P(「貓在椅子上」)] / P(「貓在...」)
   
   P(「屋頂」|「貓在...」) = [P(「屋頂」) × P(「貓在屋頂上」)] / P(「貓在...」)
  1. 選擇最可能的詞：計算完每個候選詞的後驗機率後，我們選擇後驗機率最高的詞作為最可能的下一個詞。

在這個例子中，我們看到LLM如何使用貝葉斯定理來預測句子中的下一個詞。模型透過計算每個可能詞的機率（根據先前的訓練資料），然後選擇機率最高的詞來完成句子。這就是為什麼LLM能夠生成連貫、符合上下文的文字的原因。

這個過程展示了大模型語言的基本運作原理：它們不僅是簡單地記憶訓練資料中的模式，而是學習了單詞之間的機率關係，能夠根據上下文生成合理的文字。正是這種統計學習能力使LLM能夠理解語言的微妙之處，並生成類別似人類的回應。

隨著模型規模的增長和訓練資料的擴大，LLM在預測準確性上也取得了顯著進步，使它們能夠執行各種複雜的語言任務，從簡單的文字補全到高階的創意寫作和問題解答。

大模型語言的設計和訓練是一個複雜而精細的過程，涉及數學、統計學、電腦科學和語言學等多個領域的知識。透過理解這些基本原理，我們可以更好地把握LLM的能力和侷限性，並更有效地利用這些強大工具。

大模型語言的數學基礎與預測機制

大模型語言（LLM）的核心能力來自於它們對文字序列中的統計模式的掌握。當玄貓在研究LLM運作原理時，發現它們實際上是透過貝葉斯定理和訓練時學習到的機率分佈來生成文字。這種方法使LLM能夠產生在上下文中相關與有意義的內容，捕捉訓練資料中的模式和關聯，從而以連貫的方式完成句子。

神經網路如何預測下一個詞

在神經網路架構中，這種預測機制透過多個層次的轉換來實作。輸入的文字經過分詞處理，轉換為神經網路可以處理的數值表示，然後透過多層計算，最終輸出一個機率分佈，表示每個可能的下一個詞出現的機率。

神經網路的最後一層通常應用非線性啟用函式。在LLM中，這個函式常是Softmax，一種將實數向量轉換為機率分佈的數學函式。它在機器學習中被廣泛使用，用於將神經網路或分類別器的輸出標準化。Softmax函式的定義如下：

Softmax(zi) = e^(zi) / ∑(j=1 to K) e^(zj)

其中，zi是輸入向量的第i個元素，K是向量中的元素數量。Softmax函式確保輸出向量的每個元素都在0到1之間，與所有元素的總和為1。這使得輸出向量適合表示不同類別或結果的機率。

人工神經網路：生成式AI的核心支柱

人工神經網路（ANN）是生成式AI模型開發的核心支柱。透過分詞、嵌入和多層隱藏層的機制，它們能夠捕捉到複雜的模式，即使是在自然語言這樣的非結構化資料中也能有效運作。

在玄貓多年研究深度學習的過程中，我發現今觀察到的模型展現了前所未有的驚人能力，這主要歸功於近年引入的一種特殊神經網路架構框架——Transformer，它是LLM發展的主要推動力。接下來，我們將探討這個革命性的架構。

根據Transformer的LLM架構發展

生成式AI架構的演進

ANN是LLM的核心，但要實作生成能力，這些神經網路需要具備一些特殊功能，如文字句子的平行處理能力或保持前後上下文的記憶能力。

這些特殊功能在過去幾十年一直是生成式AI研究的核心，始於80年代和90年代。然而，這些早期模型的主要缺點——如文字平行處理能力或記憶管理——直到近年才被現代生成式AI框架克服。這些框架就是所謂的Transformer。

早期生成式AI模型

最早受歡迎的生成式AI神經網路架構可以追溯到80年代和90年代，包括：

迴圈神經網路（RNN）

RNN是一種專為處理序列資料而設計的神經網路。它們具有迴圈連線，允許資訊在時間步長之間持續存在，使它們適合於語言建模、機器翻譯和文字生成等任務。然而，RNN在捕捉長距離依賴關係方面存在侷限性，這主要是由於梯度消失或爆炸問題。

梯度消失與爆炸問題解析

在神經網路中，梯度是衡量模型效能如果我們稍微調整其內部引數（權重）會有多少改善的指標。在訓練過程中，RNN嘗試透過根據損失函式的梯度調整權重來最小化預測與實際目標之間的差異。

當梯度在訓練過程中變得極小時，就會出現梯度消失問題。結果，RNN學習非常緩慢，難以捕捉資料中的長期模式。相反，當梯度變得極大時，就會出現梯度爆炸問題，這會導致訓練不穩定，阻礙RNN收斂到一個好的解決方案。

長短期記憶網路（LSTM）

LSTM是RNN的一個變體，專門解決梯度消失問題。它引入了門控機制，使重要資訊能夠更好地在更長的序列中保留。LSTM在各種序列任務中變得流行，包括文字生成、語音識別和情感分析。

這些架構曾經普及與有效，但在處理長距離依賴關係、可擴充套件性和整體效率方面存在侷限，特別是在處理需要大規模平行處理的大型自然語言處理任務時。Transformer架構的引入正是為了克服這些侷限。

Transformer架構：現代LLM的核心

Transformer的革命性突破

Transformer架構是由Vaswani等人在2017年發表的論文《Attention Is All You Need》中引入的深度學習模型。它徹底改變了自然語言處理和其他序列到序列任務的正規化。

Transformer完全摒棄了遞迴和卷積，僅依靠注意力機制來編碼和解碼序列。這是一個根本性的轉變，為大模型語言的發展開闢了新道路。

注意力機制：Transformer的核心

在Transformer架構中，「注意力」是一種使模型能夠在生成輸出時專注於輸入序列相關部分的機制。它計算輸入和輸出位置之間的注意力分數，應用Softmax獲得權重，並對輸入序列進行加權總和以獲得上下文向量。注意力機制對於捕捉長距離依賴和資料中單詞之間的關係至關重要。

由於Transformer在當前正在編碼的相同序列上使用注意力，我們將其稱為自注意力。自注意力層負責確定每個輸入標記在生成輸出中的重要性，回答了「我應該關注輸入的哪個部分？」這一問題。

自注意力向量的計算原理

為了獲得句子的自注意力向量，我們需要「值（Value）」、「查詢（Query）」和「鍵（Key）」這三個元素。這些矩陣用於計算輸入序列中元素之間的注意力分數，是訓練過程中學習的三個權重矩陣（通常以隨機值初始化）。具體來說，它們的目的如下：

  • 查詢（Q）：用於表示注意力機制的當前焦點
  • 鍵（K）：用於確定輸入的哪些部分應該被關注
  • 值（V）：用於計算上下文向量

這些矩陣經過乘法運算並透過非線性變換（藉助Softmax函式）。自注意力層的輸出以轉換後的、上下文感知的方式表示輸入值，這使Transformer能夠根據手頭的任務關注輸入的不同部分。

自注意力機制是Transformer模型的核心創新。當我第一次學習這個概念時，發現它實際上類別似於人類閱讀文字的方式——我們在理解一個詞時，會自然地參考上下文中的其他詞。在技術實作上，查詢(Q)、鍵(K)和值(V)這三個矩陣透過訓練學習如何關聯文字中的不同部分。

例如，在處理「The cat sat on the mat because it was comfortable」這句話時，模型需要理解「it」指的是什麼。自注意力機制會計算「it」與句子中其他單詞的關聯度，可能會發現「it」與「mat」的關聯度最高，從而理解「it」指的是「mat」而非「cat」。

Transformer的編碼器-解碼器架構

從架構角度來看，Transformer由兩個主要元件組成：編碼器和解碼器：

  • 編碼器：接收輸入序列並產生隱藏狀態序列，每個隱藏狀態都是所有輸入嵌入的加權總和。
  • 解碼器：接收輸出序列（向右移動一個位置）並產生預測序列，每個預測都是所有編碼器隱藏狀態和之前解碼器輸出的加權總和。

深入理解Transformer架構的優勢

Transformer如何克服傳統模型的限制

在研究Transformer架構時，我發現它解決了RNN和LSTM等傳統模型的幾個關鍵限制：

  1. 平行處理能力：Transformer能夠同時處理序列中的所有位置，而不是像RNN那樣按順序處理。這大提高了訓練和推理的效率。

  2. 長距離依賴處理：透過自注意力機制，Transformer能夠直接建立序列中任意兩個位置之間的關聯，無需透過中間狀態傳遞資訊，有效解決了長距離依賴問題。

  3. 計算效率：由於可以平行處理，Transformer在處理長序列時比RNN更加高效，這對於訓練大模型語言至關重要。

多頭注意力機制的重要性

Transformer架構中的另一個關鍵創新是多頭注意力機制。與單一注意力機制不同，多頭注意力允許模型同時關注不同的表示子網路，捕捉更豐富的特徵和關係。

具體來說，多頭注意力將查詢、鍵和值投影到多個不同的子網路，在每個子網路中獨立計算注意力，然後將結果連線起來並再次投影。這使模型能夠同時關注不同型別的模式和關係，大增強了表示能力。

位置編碼的作用

Transformer不像RNN那樣天然具有處理序列順序的能力，因此引入了位置編碼來保留序列中單詞的位置訊息。位置編碼透過為每個位置生成一個唯一的向量，並將其增加到單詞嵌入中，使模型能夠感知單詞在序列中的相對或絕對位置。

這種設計使Transformer能夠理解語言中的順序關係，同時保持其平行處理的優勢。

LLM的技術演進與未來發展

從BERT到GPT：Transformer架構的應用

Transformer架構的引入催生了一系列突破性的語言模型，從BERT（雙向編碼器表示Transformer）到GPT（生成式預訓練Transformer）系列。

BERT主要利用Transformer的編碼器部分，透過雙向訓練來理解上下文，特別適合理解任務。而GPT系列則主要使用Transformer的解碼器部分，專注於單向生成能力，更適合文字生成任務。

擴充套件與最佳化：從引數量到訓練策略

近年來，LLM的進步很大程度上歸功於模型規模的擴大和訓練策略的改進。從GPT-3的1750億引數到更新的模型，引數量的增加使模型能夠捕捉更複雜的語言模式和知識。

同時，訓練策略的最佳化也至關重要。從預訓練-微調正規化到各種強化學習技術，研究人員不斷探索更有效的方法來訓練這些龐大的模型。

技術挑戰與解決方案

儘管Transformer架構帶來了巨大突破，但LLM仍面臨一些技術挑戰：

  1. 計算資源需求：訓練大型模型需要大量計算資源，限制了研究的可及性。
  2. 長文書處理：標準Transformer的注意力機制在處理非常長的文字時，計算複雜度會二次增長。
  3. 知識更新：模型知識固定於訓練資料，難以更新或修正錯誤訊息。
  4. 可解釋性：理解模型為何做出特定預測仍是一個挑戰。

針對這些挑戰，研究人員提出了各種解決方案，如稀疏注意力機制、引數高效微調方法、檢索增強生成技術等。這些創新不斷推動LLM技術向前發展。

從理論到實踐：LLM的應用前景

大模型語言從最初的語言處

Transformer架構的核心機制：解析自注意力機制與序列處理

在探討現代大模型語言(LLM)的基礎架構之前，我們需要深入理解Transformer這個革命性的設計。Transformer架構徹底改變了自然語言處理的發展方向，取代了傳統的迴圈神經網路(RNN)，並為GPT、BERT等模型奠定了基礎。

Transformer解碼器的輸出位移機制

在Transformer的解碼器層中，輸出序列會向右偏移一個位置，這個設計有其關鍵作用。這種偏移能防止模型在預測下一個詞時「看到」當前的詞，確保生成過程的合理性。

當模型學習生成輸出序列時，它應該只根據輸入序列和之前已生成的輸出詞來預測下一個詞，而不應依賴於尚未生成的詞。透過這種右移機制，模型只能看到先前的詞彙作為輸入，從而學習如何根據已知資訊預測後續內容。

這種設計讓模型能夠生成連貫與有意義的句子，而不是透過「作弊」方式預測—也就是直接看到正確答案後再做預測。這正是自迴歸解碼（autoregressive decoding）的核心原理。

Transformer架構的組成元素

Transformer架構可分為編碼器(Encoder)和解碼器(Decoder)兩大部分，每部分都有其獨特的元件和功能。

編碼器(Encoder)部分的關鍵元素

  1. 輸入嵌入(Input Embedding)： 將分詞後的文字轉換為向量表示，這些向量包含了詞彙的語義訊息。

  2. 位置編碼(Positional Encoding)： 由於Transformer不像RNN那樣天生具有序列處理能力，位置編碼被增加到輸入嵌入中，為模型提供詞序訊息。這使模型能理解詞彙在句子中的位置關係。

  3. 多頭注意力層(Multi-head Attention Layer)： 這是Transformer的核心機制，允許模型同時從多個不同角度處理輸入資料。多頭注意力機制使模型能夠平行地關注輸入序列的不同部分，從多個視角聚合訊息。

  4. 加法與規範化層(Add and Norm Layer)： 結合元素級別的加法和層規範化，這一層將一個層的輸出加到原始輸入上，然後應用層規範化來穩定和加速訓練。這種技術有助於減輕梯度相關問題，提高模型處理序列資料的效能。

  5. 前饋層(Feed-forward Layer)： 負責將注意力層的規範化輸出轉換為適合最終輸出的表示，通常使用非線性啟用函式，如Softmax。

解碼器(Decoder)部分的關鍵元素

解碼器部分處理目標序列（輸出序列），其結構與編碼器類別似，但有一些關鍵差異：

  1. 輸出嵌入(向右偏移)： 解碼器中的目標序列會向右偏移一個位置。這意味著在每個位置，模型嘗試預測在原始目標序列中分析詞之後出現的詞。實作方式是從目標序列中移除最後一個詞，並用特殊的序列起始標記（開始符號）進行填充。

  2. 解碼器層： 與編碼器類別似，這裡也包含位置編碼、多頭注意力、加法與規範化以及前饋層，其作用與編碼部分相同。

  3. 線性層和Softmax： 這些層分別對輸出向量應用線性和非線性轉換。非線性轉換(Softmax)將輸出向量轉換為機率分佈，對應一組候選詞。機率向量中最大元素對應的詞將成為整個過程的輸出。

自迴歸解碼的工作原理

自迴歸解碼是一種生成輸出序列的技術，模型根據先前的輸出詞來預測每個新的輸出詞。這種技術常用於機器翻譯、文字摘要和文字生成等NLP任務。

自迴歸解碼的工作流程如下：

  1. 模型首先接收一個初始詞，通常是序列開始符號
  2. 使用模型的預測作為下一個輸入詞
  3. 重複此過程，直到模型生成序列結束符號或達到最大長度
  4. 最終輸出序列是所有預測詞的連線

Transformer架構的變體

Transformer架構為現代LLM奠定了基礎，但它也有多種變體：

  1. 僅使用編碼器的模型： 如BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)，專為自然語言理解(NLU)任務設計，包括文字分類別、問答和情感分析。

  2. 僅使用解碼器的模型： 如GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)，專為自然語言生成任務設計，包括文字補全、摘要和對話。

  3. 同時使用編碼器和解碼器的模型： 如T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)，設計用於各種可以框架為文字到文字轉換的NLP任務，如翻譯、改寫和文字簡化。

無論是哪種變體，Transformer的核心元件——注意力機制——始終是LLM架構中的常數，也是這些框架在生成式AI和NLP領域獲得如此高人氣的原因。

大模型語言的訓練與評估

LLM的架構決定了其運作方式，但輸出文字的品質和多樣性主要取決於兩個因素：訓練資料集和評估指標。

LLM的規模特性

LLM在兩個方面都非常巨大：

  1. 引數量： 這是衡量LLM架構複雜性的指標，代表神經元之間的連線數量。複雜的架構有數千個層，每層有多個神經元，這意味著層之間將有數以百萬計的連線及相關引數。

  2. 訓練集： 這指的是LLM學習和訓練其引數的未標記文字語料函式庫。以OpenAI的GPT-3訓練集為例，其規模之大令人驚嘆：

    • 根據英語中1個token約等於4個字元、約等於3/4個詞的假設
    • 可以推算出GPT-3已在大約3740億個詞上進行了訓練

LLM的訓練過程

LLM通常使用無監督學習在海量資料集上進行訓練，這些資料集通常由從網際網路上收集的數十億個句子組成。Transformer架構的自注意力機制使模型能夠有效處理長文字序列，捕捉詞與詞之間的複雜依賴關係。

訓練這類別模型需要龐大的計算資源，通常採用具有多個圖形處理單元(GPU)或張量處理單元(TPU)的分散式系統。這也解釋了為何只有少數科技巨頭能夠訓練最先進的LLM。

Transformer架構的實際影響

Transformer架構的革命性設計不僅改變了NLP領域，也為AI生成內容的可能性開啟了新大門。透過自注意力機制，模型能夠理解長文字中的複雜關係，生成連貫與上下文相關的內容。

在實際應用中，這種架構使得機器翻譯、內容摘要、問答系統和對話代理等技術有了質的飛躍。特別是在解碼器設計中的右移機制，確保了生成過程的合理性和連貫性，這對於建立真實、有用的AI生成內容至關重要。

隨著計算能力的提升和訓練資料的擴充，根據Transformer的模型將繼續推動自然語言處理和生成式AI的邊界，為各行各業帶來前所未有的變革可能。

大模型語言的訓練與評估挑戰

大模型語言(LLM)的訓練與評估是一個複雜與資源密集的過程。這些模型的規模和複雜性帶來了獨特的挑戰，同時也創造了前所未有的機會。理解LLM的訓練與評估過程對於選擇合適的模型至關重要。

訓練資料集的重要性與挑戰

訓練資料集決定了LLM學習的內容和它對新領域和語言的泛化能力。選擇適當的訓練資料集面臨以下挑戰：

資料量與多樣性

現代LLM需要海量文字資料進行訓練。以GPT-3為例，其訓練資料包含了數千億個詞。這種規模的資料收集本身就是一個巨大挑戰，需要從網際網路、書籍、學術論文等多種來源取得文字。

資料的多樣性同樣重要。模型應該接觸到不同領域、風格和語言的文字，以便能夠理解和生成多樣化的內容。如果訓練資料過於集中在特定領域，模型可能在其他領域表現不佳。

資料品質與偏見問題

網際網路上的文字資料品質參差不齊，與可能包含錯誤、偏見或有害內容。這些問題會直接影響模型的輸出品質和公平性。研究人員需要實施嚴格的資料清洗和過濾程式，以減少這些負面影響。

然而，即使經過仔細的資料處理，模型仍可能繼承訓練資料中的隱含偏見。這是LLM研究中的一個活躍領域，研究者正在開發更好的方法來識別和減少模型中的偏見。

計算資源需求

訓練大模型語言需要極其龐大的計算資源。例如，訓練GPT-3據估計花費了數百萬美元。這種高昂的成本使得LLM的開發主要集中在資源豐富的大型科技公司和研究機構。

隨著模型規模的增長，訓練時間和成本也隨之增加。這促使研究人員尋找更有效的訓練方法和架構，以減少資源需求。

LLM的評估指標與方法

評估指標衡量LLM在特定任務和基準測試上的表現，以及它與其他模型和人類寫作的比較情況。選擇適當的評估指標面臨以下挑戰：

傳統NLP評估指標的侷限性

傳統的NLP評估指標如BLEU(用於機器翻譯)和ROUGE(用於文字摘要)在評估LLM時顯示出局限性。這些指標主要根據詞比對，無法充分捕捉文字的語義和連貫性。

例如，一個LLM可能生成語義正確但用詞不同的回答，傳統指標會給予較低的分數。這促使研究者開發更全面的評估方法。

人類評估的重要性與挑戰

人類評估是評價LLM輸出品質的黃金標準，但也面臨挑戰：

  • 成本高昂與耗時
  • 評估者之間可能存在主觀差異
  • 難以大規模實施

儘管如此，人類評估仍是理解LLM實際效能的關鍵方法，尤其是在評估生成文字的創造性、連貫性和有用性等方面。

新興的評估框架

研究人員正在開發新的評估框架，如BIG-bench(Beyond the Imitation Game Benchmark)和HELM(Holistic Evaluation of Language Models)，這些框架提供了更全面的LLM能力評估。

這些框架通常結合多種任務和指標，並納入人類評估元素，為LLM效能提供更全面的視角。

LLM訓練

隨著研究的進展，LLM的訓練方法也在不斷演進：

預訓練與微調分離

現代LLM通常採用兩階段訓練方法：

  1. 預訓練(Pre-training)：在大規模通用文字語料函式庫上訓練，學習語言的基本模式和知識
  2. 微調(Fine-tuning)：在特定任務或領域的較小資料集上進一步訓練，使模型適應特定使用案例

這種方法允許研究人員重複使用預訓練模型，減少總體計算需求。

強化學習與人類反饋

為了使LLM生成更有用、安全與符合人類價值觀的回應，研究人員正在探索根據人類反饋的強化學習(RLHF)方法。這種方法使用人類反饋來指導模型生成更符合人類期望的輸出。

玄貓

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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。