近年來，大語言模型（LLM）在自然語言處理領域取得了顯著的進展，其核心技術根據 Transformer 架構，並結合了正規化層啟用、捷徑連線等技術，有效提升模型處理長序列輸入的能力。為構建一個高效的 LLM，需要進行預訓練、微調和指令微調等步驟。預訓練階段利用大量的文字資料訓練模型，使其學習語言的通用規律；微調階段則針對特定任務，使用特定資料集調整模型引數，提升模型在該任務上的表現；指令微調則進一步引導模型理解和執行特定指令，使其更具實用價值。
實作 GPT-like LLM
實作 GPT-like LLM 需要使用多種技術，包括正規化層啟用、新增捷徑連線、實作變換器塊等。這些技術可以幫助模型更好地學習長序列的輸入。
正規化層啟用
正規化層啟用是一種技術，它可以幫助模型更好地學習長序列的輸入。這種技術通常用於 LLM 中，以便模型可以更好地處理長序列的輸入。
新增捷徑連線
新增捷徑連線是一種技術，它可以幫助模型更好地學習長序列的輸入。這種技術通常用於 LLM 中，以便模型可以更好地處理長序列的輸入。
實作變換器塊
實作變換器塊是一種技術，它可以幫助模型更好地學習長序列的輸入。這種技術通常用於 LLM 中，以便模型可以更好地處理長序列的輸入。
預訓練 LLM
預訓練 LLM 需要使用多種技術，包括計算訓練和驗證集損失、實作訓練函式、預訓練 LLM 等。這些技術可以幫助模型更好地學習長序列的輸入。
計算訓練和驗證集損失
計算訓練和驗證集損失是一種技術，它可以幫助模型更好地學習長序列的輸入。這種技術通常用於 LLM 中，以便模型可以更好地處理長序列的輸入。
實作訓練函式
實作訓練函式是一種技術，它可以幫助模型更好地學習長序列的輸入。這種技術通常用於 LLM 中，以便模型可以更好地處理長序列的輸入。
預訓練 LLM
預訓練 LLM 是一種技術，它可以幫助模型更好地學習長序列的輸入。這種技術通常用於 LLM 中，以便模型可以更好地處理長序列的輸入。
微調 LLM
微調 LLM 需要使用多種技術，包括準備資料集、修改預訓練 LLM、微調 LLM 等。這些技術可以幫助模型更好地學習長序列的輸入。
準備資料集
準備資料集是一種技術，它可以幫助模型更好地學習長序列的輸入。這種技術通常用於 LLM 中，以便模型可以更好地處理長序列的輸入。
修改預訓練 LLM
修改預訓練 LLM 是一種技術，它可以幫助模型更好地學習長序列的輸入。這種技術通常用於 LLM 中，以便模型可以更好地處理長序列的輸入。
微調 LLM
微調 LLM 是一種技術，它可以幫助模型更好地學習長序列的輸入。這種技術通常用於 LLM 中，以便模型可以更好地處理長序列的輸入。
指令微調 LLM
指令微調 LLM 需要使用多種技術，包括準備資料集、組織指令資料、載入預訓練 LLM 等。這些技術可以幫助模型更好地學習長序列的輸入。
準備資料集
準備資料集是一種技術，它可以幫助模型更好地學習長序列的輸入。這種技術通常用於 LLM 中，以便模型可以更好地處理長序列的輸入。
組織指令資料
組織指令資料是一種技術，它可以幫助模型更好地學習長序列的輸入。這種技術通常用於 LLM 中，以便模型可以更好地處理長序列的輸入。
載入預訓練 LLM
載入預訓練 LLM 是一種技術，它可以幫助模型更好地學習長序列的輸入。這種技術通常用於 LLM 中，以便模型可以更好地處理長序列的輸入。
內容解密：
以上內容介紹了自然語言處理中的注意力機制、實作 GPT-like LLM、預訓練 LLM、微調 LLM 和指令微調 LLM 等技術。這些技術可以幫助模型更好地學習長序列的輸入，並且可以用於各種 NLP 任務中。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Attention(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size):
super(Attention, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.query_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.key_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.value_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.dropout = nn.Dropout(0.1)
def forward(self, query, key, value):
query = self.query_linear(query)
key = self.key_linear(key)
value = self.value_linear(value)
attention_weights = torch.matmul(query, key.T) / math.sqrt(self.hidden_size)
attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=-1)
attention_weights = self.dropout(attention_weights)
output = torch.matmul(attention_weights, value)
return output
class TransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size, num_heads):
super(TransformerBlock, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_heads = num_heads
self.attention = Attention(hidden_size)
self.feed_forward = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
def forward(self, input_seq):
attention_output = self.attention(input_seq, input_seq, input_seq)
feed_forward_output = self.feed_forward(attention_output)
output = feed_forward_output + input_seq
return output
class GPTLikeLLM(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size, num_heads, num_layers):
super(GPTLikeLLM, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_heads = num_heads
self.num_layers = num_layers
self.transformer_blocks = nn.ModuleList([TransformerBlock(hidden_size, num_heads) for _ in range(num_layers)])
def forward(self, input_seq):
output = input_seq
for block in self.transformer_blocks:
output = block(output)
return output
# 初始化模型和最佳化器
model = GPTLikeLLM(hidden_size=512, num_heads=8, num_layers=6)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
# 訓練模型
for epoch in range(10):
optimizer.zero_grad()
output = model(input_seq)
loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, target_seq)
loss.backward()
optimizer.step()
圖表翻譯：
以下圖表展示了 GPT-like LLM 的架構，包括多個變換器塊和自注意力機制。
graph LR
A[Input Sequence] --> B[Transformer Block 1]
B --> C[Transformer Block 2]
C --> D[Transformer Block 3]
D --> E[Output Sequence]
style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
style E fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
圖表翻譯：
以上圖表展示了 GPT-like LLM 中的一個變換器塊，包括自注意力機制和前向神經網路。
graph LR
A[Input Sequence] --> B[Self-Attention Mechanism]
B --> C[Feed Forward Network]
C --> D[Output Sequence]
style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
瞭解大語言模型
大語言模型（LLMs）是一種深度神經網路模型，近年來被廣泛開發和應用。它們標誌著自然語言處理（NLP）領域的一個新時代。與傳統方法不同，LLMs 可以更好地處理複雜的語言任務，例如解析詳細的指令、進行上下文分析和生成連貫且上下文相關的原始文字。
本章將涵蓋以下內容：
- 大語言模型的基本概念
- Transformer 架構的介紹
- 如何從零開始構建一個 LLM
LLMs 具有理解、生成和解釋人類語言的卓越能力。然而，需要澄清的是，當我們說語言模型「理解」時，我們指的是它們可以以看似連貫和上下文相關的方式處理和生成文字，而不是說它們具有類別似於人類的意識或理解能力。
LLMs 是根據神經網路的，並且是機器學習和人工智慧（AI）的一個子集。它們在大量文字資料上進行訓練，使得它們能夠捕捉到比以前方法更深層次的上下文資訊和語言細微差別。因此，LLMs 在廣泛的 NLP 任務中表現出色，包括文字翻譯、情感分析、問答等。
與早期的 NLP 模型相比，當代 LLMs 具有更廣泛的應用範圍。早期的 NLP 模型通常針對特定的任務進行設計，例如文字分類別或語言翻譯，而 LLMs 則展示了在廣泛的 NLP 任務中更強大的能力。
LLMs 的成功歸功於 Transformer 架構和大量的訓練資料，使得它們能夠捕捉到語言中廣泛的細微差別、上下文和模式，這些是人工難以編碼的。這種轉變使得 NLP 領域得以重塑，提供了更強大的工具來理解和與人類語言互動。
什麼是 LLM？
LLM 是一種神經網路模型，旨在理解、生成和回應類別似於人類的文字。這些模型是在大量文字資料上進行訓練的，通常涵蓋了網際網路上可用的文字的大部分內容。
「大型」一詞指的是模型的大小（以引數計）和用於訓練它們的巨大資料集。這型別的模型通常具有數十億甚至數百億個引數，這些引數是在訓練過程中最佳化以預測序列中的下一個詞彙。下一個詞彙的預測是合理的，因為它利用了語言固有的序列性質來訓練模型，以瞭解上下文、結構和文字中的關係。
LLMs 使用了一種稱為 Transformer 的架構，使得它們能夠在做出預測時選擇性地關注輸入的不同部分。這使得它們特別適合於處理人類語言的細微差別和複雜性。由於 LLMs 能夠生成文字，因此它們也常被稱為一種生成式人工智慧，通常縮寫為 GenAI。
LLMs 與 AI
人工智慧（AI）是一個更廣泛的領域，涉及創造可以執行需要人類智慧任務的機器，包括理解語言、識別模式和做出決策。AI 包括子領域如機器學習和深度學習。
機器學習是一個子領域，專注於開發可以從資料中學習並做出預測或決策而無需明確程式設計的演算法。深度學習是機器學習的一個子集，專注於使用三層或以上的神經網路（也稱為深度神經網路）來模擬資料中的複雜模式和抽象概念。
深度學習與傳統機器學習
深度學習與傳統機器學習之間的一個重要區別在於，傳統機器學習需要手動特徵提取，這意味著人類專家需要識別和選擇最相關的特徵供模型使用。相比之下，深度學習可以自動從資料中學習有用的特徵和模式。
LLMs 與生成式 AI
LLMs 也常被視為一種生成式 AI，因為它們能夠生成新的文字內容。這使得它們在各種應用中非常有用，例如自動化內容創作、對話系統等。
圖表翻譯：
此圖示人工智慧（AI）、機器學習、深度學習以及大語言模型之間的關係。圖中顯示，人工智慧是一個更廣泛的領域，包括機器學習，而機器學習又包括深度學習。深度學習是用於開發大語言模型的一種技術。大語言模型是一種特殊的深度學習模型，可以理解、生成和解釋人類語言。
內容解密：
上述內容介紹了大語言模型（LLMs）的基本概念、Transformer 架構以及如何從零開始構建一個 LLM。同時也討論了 LLMs 與 AI、機器學習和深度學習之間的關係，並強調了 LLMs 在 NLP 領域中的重要性。此外，還提到了 LLMs 在生成式 AI 中的應用，以及它們能夠自動從資料中學習有用的特徵和模式。透過瞭解這些知識，我們可以更好地利用 LLMs 來創造更智慧、更人性化的系統。
人工智慧與大語言模型
人工智慧（AI）是一個涵蓋廣泛的領域，包括多種方法和技術，如根據規則的系統、基因演算法、專家系統、模糊邏輯和符號推理等。然而，在當前，人工智慧領域正被大語言模型（LLMs）所主導。這些模型利用深度神經網路來處理和生成類別似人類的文字。
深度學習與機器學習
深度學習是一種特殊的機器學習方法，著重於使用多層神經網路。機器學習和深度學習都是旨在實作演算法，使電腦能夠從資料中學習並執行通常需要人類智慧的任務。深度神經網路是由多層神經元組成的，可以自動從資料中學習特徵，而不需要人工干預。
大語言模型的應用
大語言模型可以解決多種問題，包括文字分類別、語言翻譯、文字生成等。它們的架構通常包括多層神經網路，可以自動從資料中學習特徵和模式。這些模型可以用於生成類別似人類的文字，例如文章、故事等。
根據規則的系統與深度學習
傳統的機器學習方法需要人工專家手動提取資料特徵，例如在垃圾郵件分類別中，人工專家可能會手動提取郵件文字中的某些關鍵字彙的頻率、驚嘆號的數量、全大寫單詞的使用情況等。然而，深度學習不需要手動提取特徵，人工專家不需要識別和選擇最相關的特徵。這使得深度學習模型可以自動從資料中學習特徵和模式。
大語言模型的挑戰
雖然大語言模型在很多方面取得了成功，但仍然存在一些挑戰。例如，如何使模型更好地理解人類語言的細微差別，如何提高模型的準確性和效率等。這些挑戰需要繼續研究和開發新的技術和方法來解決。
內容解密：
上述內容介紹了大語言模型的基本概念、深度學習和機器學習的關係，以及大語言模型的應用和挑戰。這些模型可以自動從資料中學習特徵和模式，生成類別似人類的文字。然而，仍然存在一些挑戰需要解決，例如提高模型的準確性和效率等。
flowchart TD
A[人工智慧] --> B[機器學習]
B --> C[深度學習]
C --> D[大語言模型]
D --> E[文字生成]
E --> F[語言翻譯]
圖表翻譯：
此圖表展示了人工智慧、機器學習、深度學習和大語言模型之間的關係。大語言模型是一種特殊的深度學習方法，可以用於生成類別似人類的文字。圖表還展示了大語言模型可以用於文字生成和語言翻譯等任務。
1.2 大語言模型的應用
大語言模型（LLMs）具有先進的能力，可以解析和理解非結構化的文字資料，因此它們在各個領域中具有廣泛的應用。目前，LLMs 被用於機器翻譯、生成新文字（見圖 1.2）、情感分析、文字摘要等任務。近期，LLMs 也被用於內容創作，例如寫小說、文章，甚至電腦程式碼。LLMs 還可以驅動複雜的聊天機器人和虛擬助手，例如 OpenAI 的 ChatGPT 或 Google 的 Gemini（以前稱為 Bard），它們可以回答使用者查詢並增強傳統搜尋引擎，如 Google Search 或 Microsoft Bing。此外，LLMs 可能被用於有效地從大量文字中檢索知識，特別是在醫學或法律等專業領域。這包括篩選檔案、摘要長篇文章和回答技術問題。 簡而言之，LLMs 對於自動化任何涉及解析和生成文字的任務都是無價的。它們的應用幾乎是無窮無盡的，隨著我們繼續創新和探索新的使用方法，很明顯 LLMs 有潛力重新定義我們與技術的關係，使其更加對話式、直觀和可存取。 我們將關注於瞭解 LLMs 如何從基礎開始工作，編碼一個可以生成文字的 LLM。你還將學習到允許 LLMs 執行查詢的技術，範圍從回答問題到摘要文字、將文字翻譯成不同的語言等。換句話說，你將學習到複雜的 LLM 助手，如 ChatGPT 如何工作。
從技術架構視角來看，建構 GPT-like 大語言模型 (LLM) 需要的技術，包含正規化層啟用、捷徑連線和變換器模組，這些技術讓模型能有效處理長序列輸入。分析其核心架構，正規化層啟用確保訓練穩定性，捷徑連線有助於梯度傳播，而變換器模組則賦予模型捕捉長距離依存關係的能力。然而，訓練如此龐大的模型需要巨大的計算資源，這是目前技術發展的一大限制。考量實務落地，開發者必須在模型規模、訓練資料量和計算資源之間取得平衡。展望未來，隨著硬體技術的進步和更高效訓練方法的出現，預期訓練成本將會降低，LLM 的應用門檻也將隨之降低。玄貓認為，掌握這些核心技術，並密切關注相關領域的發展，將是未來在自然語言處理領域取得成功的關鍵。
