大語言模型：架構、應用與未來趨勢

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近年來，根據 Transformer 架構的大語言模型（LLM）如 BERT 和 GPT，在自然語言處理領域取得了顯著的進展。這些模型藉助自注意力機制和大量的訓練資料，展現出強大的語言理解和生成能力，並被廣泛應用於文字分類、問答系統、機器翻譯等任務。隨著技術的發展，多模態模型如 Flamingo，開始整合影像、影片等多種資料型別，進一步提升了模型的理解和推理能力，為更廣泛的應用場景提供了可能性。

應用與優點

BERT模型在許多NLP任務中表現出色，包括：

  • 文字分類：BERT模型可以用於文字分類任務，例如情感分析、主題模型等。
  • 命名實體識別：BERT模型可以用於命名實體識別任務，例如識別人名、地名等。
  • 問答系統：BERT模型可以用於問答系統，例如回答開放式問題等。

BERT模型的優點包括：

  • 預訓練：BERT模型可以在大規模的文字資料上進行預訓練，然後在特定任務上進行微調。
  • 雙向編碼器：BERT模型使用雙向編碼器結構，可以更好地捕捉文字中的語義關係。
  • 多工學習：BERT模型可以在多個任務上進行學習，提高其在不同任務上的表現。

BERT 模型的自注意力機制

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種流行的自然語言處理（NLP）模型，於 2018 年由 Google 釋出。它的核心結構是根據 Transformer 的編碼器，主要用於理解語言的上下文關係。其中，自注意力機制（Self-Attention）是 BERT 模型中的一個關鍵元件，負責計算輸入序列中不同位置之間的相似度和重要性。

自注意力機制的結構

BERT 的自注意力機制主要由三個線性層（Linear）和一個 Dropout 層組成。這三個線性層分別對應於查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）。每個線性層都有一個偏差項（bias），用於調整輸出結果。

  • 查詢（Query）: 對輸入序列進行線性變換，得到查詢向量。
  • 鍵（Key）: 對輸入序列進行線性變換，得到鍵向量。
  • 值（Value）: 對輸入序列進行線性變換，得到值向量。

Dropout 層用於防止過擬合，透過隨機丟棄一定比例的神經元來實作。

自注意力機制的運算過程

  1. 計算查詢、鍵和值向量：對輸入序列進行線性變換，得到查詢、鍵和值向量。
  2. 計算注意力權重：計算查詢和鍵之間的點積，然後除以查詢的維度大小，最後透過 softmax 函式得到注意力權重。
  3. 計算加權和：將值向量乘以注意力權重，得到加權和。

BERTSelfOutput 層

BERTSelfOutput 層是自注意力機制的輸出層，主要由兩個部分組成：一是線性層（dense），用於將自注意力機制的輸出進行線性變換；二是層歸一化（LayerNorm），用於正則化輸出結果。

  • 線性層（dense）：對自注意力機制的輸出進行線性變換，得到最終的輸出。
  • 層歸一化（LayerNorm）：對線性層的輸出進行層歸一化，減少內部 covariate shift 的問題。

BERTIntermediate 層

BERTIntermediate 層是 BERT 模型中的一個中間層，主要由兩個部分組成：一是線性層（dense），用於將輸入進行線性變換；二是啟用函式（GELU），用於引入非線性。

  • 線性層（dense）：對輸入進行線性變換，得到中間結果。
  • 啟用函式（GELU）：對中間結果進行啟用，得到最終的輸出。

BERTOutput 層

BERTOutput 層是 BERT 模型的最終輸出層，主要由兩個部分組成：一是線性層（dense），用於將中間結果進行線性變換；二是層歸一化（LayerNorm），用於正則化輸出結果。

  • 線性層（dense）：對中間結果進行線性變換，得到最終的輸出。
  • 層歸一化（LayerNorm）：對線性層的輸出進行層歸一化，減少內部 covariate shift 的問題。

綜上所述，BERT 模型的自注意力機制是其核心元件之一，透過計算輸入序列中不同位置之間的相似度和重要性，來理解語言的上下文關係。同時，BERT 模型中的各個層次都使用了多種技術來提高模型的效能和穩定性。

深度學習模型中的 Transformer 架構

Transformer 模型是近年來自然語言處理（NLP）領域中的一個重要突破。它的出現使得許多根據迴圈神經網路（RNN）的模型被取代，因為 Transformer 能夠更有效地處理長距離依賴關係和平行計算。

BERT 模型

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種預訓練模型，根據 Transformer 的編碼器結構。它的特點在於使用了多頭注意力機制（Multi-Head Attention），能夠捕捉到輸入序列中不同位置之間的複雜關係。BERT 模型的輸出會經過一個池化層（pooler layer），然後接著一個全連線層（dense layer）和一個雙曲正切啟用函式（Tanh），以得到最終的句向量表示。

BERT 模型的應用非常廣泛，包括但不限於文字分類、情感分析、命名實體識別等任務。以下是一個使用 BERT 進行情感分析的簡單示例：

from transformers import pipeline

# 載入預訓練模型
classifier = pipeline("text-classification", model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment")

# 進行情感分析
text = "This restaurant is awesome."
result = classifier(text)
print(result)

解碼器僅架構

解碼器僅架構（Decoder-Only Architecture）是另一種根據 Transformer 的模型結構，主要用於生成任務，如文字生成、翻譯等。這種架構的特點是，它只使用解碼器層，而不使用編碼器層。輸入文字會被嵌入到模型中，然後經過多個解碼器塊，最終產生輸出機率分佈。

大語言模型（Large Language Models）通常根據這種解碼器僅架構，透過預訓練可以學習到豐富的語言知識和模式。這些模型可以透過提示（prompting）來執行各種任務，如文字分類、摘要生成、翻譯等。

GPT 模型

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一種根據解碼器僅架構的預訓練模型。它的特點在於使用了自迴歸語言模型（Causal Language Modeling）作為預訓練目標，即預測下一個詞彙的機率。這使得 GPT 能夠學習到語言的長距離依賴關係和上下文資訊。

GPT 模型可以用於各種生成任務，包括但不限於文字生成、對話系統等。以下是一個簡單的示例，展示如何載入預訓練的 GPT-2 模型：

from transformers import AutoModel

# 載入預訓練模型
gpt2 = AutoModel.from_pretrained("gpt2")
print(gpt2)

TransformerDecoder區塊剖析

TransformerDecoder區塊是 Transformer 模型中的一個重要組成部分，負責處理輸入序列的編碼和解碼。在本文中，我們將深入探討 TransformerDecoder區塊的結構和功能，特別是 GPT 模型中使用的特殊設計。

GPT 模型的 TransformerDecoder區塊

GPT 模型的 TransformerDecoder區塊與標準 TransformerDecoder區塊略有不同。它們使用了不同的線性層（Conv1D）來轉置權重，這是一個獨特的設計選擇。這種設計選擇使得 GPT 模型能夠更好地處理長序列輸入。

import torch
from transformers import GPT2Model, GPT2Tokenizer

# 載入 GPT-2 模型和分詞器
model = GPT2Model.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

# 定義輸入序列
input_sequence = "This movie was a very"

# 將輸入序列轉換為分詞器輸入格式
inputs = tokenizer(input_sequence, return_tensors='pt')

# 使用 GPT-2 模型生成輸出
outputs = model.generate(**inputs, do_sample=True, top_p=0.95, num_return_sequences=4, max_new_tokens=50)

# 列印輸出結果
for output in outputs:
    print(tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True))

Conv1D 線性層

Conv1D 線性層是一種特殊的線性層，使用卷積運算來轉置權重。這種設計選擇使得 GPT 模型能夠更好地處理長序列輸入。

import torch
import torch.nn as nn

# 定義 Conv1D 線性層
class Conv1D(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(Conv1D, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)

    def forward(self, x):
        return self.conv(x)

# 測試 Conv1D 線性層
conv1d = Conv1D(768, 768)
input_tensor = torch.randn(1, 768, 10)
output = conv1d(input_tensor)
print(output.shape)

GPT-2 模型的應用

GPT-2 模型是一種強大的語言模型，可以用於生成文字、回答問題等任務。以下是使用 GPT-2 模型生成文字的示例：

import torch
from transformers import pipeline

# 載入 GPT-2 模型
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

# 定義輸入序列
input_sequence = "This movie was a very"

# 生成輸出
output = generator(input_sequence, do_sample=True, top_p=0.95, num_return_sequences=4, max_new_tokens=50)

# 列印輸出結果
for item in output:
    print(item['generated_text'])

GPT 架構概述

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一種根據 Transformer 的語言模型。其架構源自 Vaswani 等人的研究論文「Attention is All You Need」。與傳統的迴圈神經網路（RNN）和長短期記憶網路（LSTM）不同，GPT 採用了自注意力機制，放棄了迴圈結構，從而大大提高了速度和可擴充套件性。

GPT 架構詳細

GPT 系列包含了僅有解碼器的模型，配備了自注意力機制和位置感知的全連線前饋神經網路。每層架構中都包含了這些元件。點積注意力是一種自注意力技術，允許模型為輸入序列中的每個詞賦予重要性分數，並在生成後續詞的時候使用這些分數。此外，自注意力過程中的「遮罩」是這種架構的一個重要元素，限制了模型的注意力範圍，防止它檢視序列中的某些位置或詞彙。

遮罩自注意力機制

遮罩自注意力機制是一種技術，允許模型僅關注輸入序列中的某些部分。這是透過在自注意力過程中應用遮罩來實作的，從而限制了模型的注意力範圍。以下是遮罩自注意力機制的示例程式碼：

import numpy as np

def self_attention(query, key, value, mask=None):
    # 計算注意力分數
    scores = np.dot(query, key.T)
    if mask is not None:
        # 應用遮罩
        scores += mask * -1e9
    
    # 應用 softmax 函式
    attention_weights = np.exp(scores) / np.sum(np.exp(scores), axis=-1, keepdims=True)
    
    # 計算加權和
    output = np.dot(attention_weights, value)
    
    return output

因果語言模型

大語言模型（LLM）使用自監督學習進行預訓練，無需明確的標籤。這種方法稱為因果語言模型，因為每一步的預測僅根據前一步的輸入。這種方法允許模型從大量的文字資料中學習，無需人工標注。

MinGPT

MinGPT 是 GPT-2 的一種輕量級實作，設計用於教育目的。它使用 PyTorch函式庫，程式碼約 300 行。MinGPT 的簡單性使其成為了一個很好的學習工具。

多模態模型的內部工作原理

多模態模型是為了處理和解釋多種不同型別的資料而設計的，例如文字、影像、音訊和影片。這種綜合的方法使得模型可以進行更全面的分析，而不僅限於單一型別的資料。

多模態模型的架構

多模態模型的架構通常包括多個模組，例如影像編碼器、語言模型和多模態融合模組。影像編碼器用於提取影像特徵，語言模型用於處理文字資料，多模態融合模組則用於將影像和文字特徵融合在一起。

訓練目標

多模態模型的訓練目標是學習如何將影像和文字資料對映到一個共同的空間中，以便模型可以根據影像和文字輸入生成文字輸出。訓練過程中，模型會學習如何提取影像特徵、如何處理文字資料以及如何將兩者融合在一起。

Flamingo 模型

Flamingo 模型是一種多模態模型，它可以接受多種型別的輸入，包括影像、影片和文字，並生成文字輸出。Flamingo 模型的架構包括一個視覺編碼器、一個語言模型和一個多模態融合模組。視覺編碼器用於提取影像特徵，語言模型用於處理文字資料，多模態融合模組則用於將影像和文字特徵融合在一起。

訓練策略

Flamingo 模型的訓練策略包括使用大規模的網頁資料集，包括 43 萬個網頁的 HTML 程式碼和影像資料。模型會學習如何提取影像特徵、如何處理文字資料以及如何將兩者融合在一起。訓練過程中，模型會使用一個稱為 Perceiver Resampler 的模組來處理空間和時間特徵，並使用一個預訓練的語言模型來生成文字輸出。

優點和侷限性

Flamingo 模型的優點包括可以處理多種型別的輸入、可以生成高品質的文字輸出以及可以學習如何將影像和文字特徵融合在一起。然而，Flamingo 模型的侷限性包括需要大規模的訓練資料集、需要大量的計算資源以及可能存在過度擬合的問題。

未來發展

多模態模型的未來發展包括繼續改進模型的架構和訓練策略、增加模型的泛化能力以及應用模型於更多的實際場景中。另外，開源版本的 Flamingo 模型（IDEFICS）也為多模態模型的發展提供了新的機遇。

內容解密：

上述內容介紹了多模態模型的基本概念、架構和訓練策略，並以 Flamingo 模型為例進行了詳細的介紹。內容涵蓋了多模態模型的優點和侷限性，以及未來的發展方向。透過閱讀本文，讀者可以對多模態模型有更深入的瞭解，並瞭解其在實際場景中的應用。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[影像編碼器] --> B[語言模型]
    B --> C[多模態融合模組]
    C --> D[文字輸出]
    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

此圖表展示了多模態模型的基本架構，包括影像編碼器、語言模型和多模態融合模組。影像編碼器負責提取影像特徵，語言模型負責處理文字資料，多模態融合模組則負責將影像和文字特徵融合在一起，以生成文字輸出。

多模態人工智慧模型的發展與應用

近年來，人工智慧技術的進步使得多模態模型（Multimodal Models）成為了一個熱門的研究領域。多模態模型可以處理多種不同型別的資料，例如影像、語音、文字等，從而實作更為複雜和多樣化的任務。

IDEFICS 模型

IDEFICS 模型是一種根據 Hugging Face 的多模態模型，具有 9 億和 80 億引數。其效能與 Flamingo 模型相當。IDEFICS 模型的訓練使用了一組公開的資料集，包括維基百科、公共多模態資料集和 LAION。另外，還有一個名為 OBELICS 的新資料集，包含 115 億個 token 和 141 萬個影像-文字檔案。

Open Flamingo 模型

Open Flamingo 模型是一種開源的 Flamingo 模型複製品，具有 9 億引數。其效能與 Flamingo 模型相當。Open Flamingo 模型的開發使得開源社群可以更容易地存取和使用多模態模型。

指令最佳化的大語言模型

指令最佳化的大語言模型（Instruction-tuned LMs）是一種可以根據指令執行任務的模型。這種模型可以更好地理解人類的意圖和需求。指令最佳化的大語言模型的開發使得人工智慧技術可以更好地應用於實際任務中。

LLaVA 模型

LLaVA 模型是一種指令最佳化的大語言模型，具有與之前討論的模型相似的架構。它結合了預訓練的 CLIP 視覺編碼器和 Vicuna 語言模型。LLaVA 模型的設計目的是為了簡單和高效。它使用了一個簡單的線性層作為投影矩陣，將影像特徵轉換為語言嵌入程式碼。

多模態模型的應用

多模態模型的應用包括影像理解、語音識別、自然語言處理等。這些模型可以更好地理解人類的需求和意圖，從而實作更為複雜和多樣化的任務。

模型選擇

在選擇模型時，需要考慮多種因素，包括模型的效能、開發成本、使用成本等。開源模型可以提供更高的自定義化和控制性，但需要更多的開發資源和時間。專有模型可以提供更好的效能和更低的開發成本，但需要支付使用費用和遵守使用條款。

內容解密：

本文介紹了多模態模型的發展和應用，包括 IDEFICS 模型、Open Flamingo 模型、指令最佳化的大語言模型和 LLaVA 模型等。這些模型可以更好地理解人類的需求和意圖，從而實作更為複雜和多樣化的任務。選擇合適的模型需要考慮多種因素，包括模型的效能、開發成本、使用成本等。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[多模態模型] --> B[IDEFICS 模型]
    A --> C[Open Flamingo 模型]
    A --> D[指令最佳化的大語言模型]
    A --> E[LLaVA 模型]
    B --> F[影像理解]
    C --> F
    D --> F
    E --> F
    F --> G[自然語言處理]
    G --> H[語音識別]

本圖表展示了多模態模型的架構和應用，包括 IDEFICS 模型、Open Flamingo 模型、指令最佳化的大語言模型和 LLaVA 模型等。這些模型可以更好地理解人類的需求和意圖，從而實作更為複雜和多樣化的任務。

玄貓技術：大語言模型

近年來，大語言模型（LLM）在自然語言處理領域取得了顯著進展，推動了人工智慧技術的發展。這些模型能夠理解和生成類似人類的文字，具有廣泛的應用前景。

Cohere

Cohere是一個根據人工智慧的語言模型，能夠生成高品質的文字。要使用Cohere，需要先安裝Cohere的Python SDK。安裝完成後，可以使用以下程式碼生成文字：

import cohere

co = cohere.Client('YOUR_API_KEY')

response = co.chat(
    chat_history=[
        {"role": "USER", "message": "誰發現了重力？"},
        {"role": "CHATBOT", "message": "被廣泛認為發現重力的男人是艾薩克·牛頓"}
    ],
    message="他出生於哪一年？",
    connectors=[{"id": "web-search"}]
)

print(response)

OpenAI的GPT-3.5和GPT-4

OpenAI目前提供兩個先進的LLM：GPT-3.5和GPT-4。GPT-3.5以其成本效益和生成類似人類文字的能力而聞名，適合基本的聊天應用和其他生成語言任務。GPT-4則代表了OpenAI在LLM領域的最新成就，能夠處理文字和影像輸入，雖然只生成文字輸出。

Anthropic的Claude 3模型

Anthropic的Claude 3是一系列LLM，設定了業界新標準。Claude 3家族包括三個狀態藝術模型：Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus。每個模型都提供了不同程度的效能、速度和成本的平衡，允許使用者根據具體應用需求進行選擇。

Google DeepMind的Gemini

Google的Gemini是一個多模態LLM，能夠處理多種格式的輸入，包括文字、影像、音訊、影片和程式碼。Gemini有三個版本：Gemini Ultra、Gemini Pro和Gemini Nano，分別適用於不同的任務和應用場景。

Meta的LLaMA 2

Meta的LLaMA 2是一個開源的LLM，於2023年7月18日發布。LLaMA 2的架構在一份77頁的出版物中進行了詳細描述，方便開發人員重現和自定義模型以適應特定的應用。

LLaMA 2的特點

  • 訓練於2萬億個令牌的龐大資料集上
  • 表現與GPT-3.5相當
  • 提供7B、13B和70B三種引數大小的模型
  • 包括指令調整版本LLaMA-Chat
  • 使用監督微調和強化學習與人類反饋（RLHF）進行微調

LLaMA 2的應用

LLaMA 2已經對生成式人工智慧領域做出了重大貢獻，超越了其他開源模型如Falcon和Vicuna。LLaMA 2模型可在Hugging Face Hub上使用。

玄貓評測：大語言模型的最新進展

近年來，大語言模型（LLM）取得了令人瞠目的進展，各大科技公司和研究機構紛紛推出自己的模型。今天，我們將評測幾個最新的模型，包括Llama、Falcon和Dolly。

Llama

Llama是由Meta開發的LLM，具有強大的自然語言理解和生成能力。使用以下程式碼，我們可以下載和使用Llama模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    trust_remote_code=True,
    torch_dtype=torch.bfloat16
)

Falcon

Falcon是由TII開發的LLM，具有優異的效能，尤其是在多模態應用中。Falcon-40B模型表現出了卓越的能力，超越了其他LLM如Llama 65B和MPT-7B。以下是使用Falcon-7B模型的程式碼：

model_id = "tiiuae/falcon-7b-instruct"

Dolly

Dolly是由Databricks開發的LLM，具有強大的指令遵循能力。Dolly 2.0是最新的版本，根據EleutherAI Pythia-12B架構，具有12億引數。以下是使用Dolly 2.0模型的程式碼：

model_id = "databricks/dolly-v2-3b"

比較和評測

這些模型都具有優異的效能，但在不同的應用場景中，各有其優缺點。Llama模型具有強大的自然語言理解能力，但可能需要更多的計算資源。Falcon模型具有優異的多模態應用能力，但可能需要更多的訓練資料。Dolly模型具有強大的指令遵循能力，但可能需要更多的微調。

內容解密：
  • Llama模型的程式碼使用了transformers函式庫，下載和使用了Llama-2-7B-chat-hf模型。
  • Falcon模型的程式碼使用了tiiuae/falcon-7b-instruct模型。
  • Dolly模型的程式碼使用了databricks/dolly-v2-3b模型。
  • 這些模型都可以使用Hugging Face Hub進行下載和使用。

圖表翻譯：

以下是使用Mermaid語法繪製的Falcon模型架構圖：

  graph LR
    A[Input] --> B[Falcon-7B]
    B --> C[Output]
    C --> D[Instruct]
    D --> E[Response]

這個圖表展示了Falcon-7B模型的架構，包括輸入、模型處理和輸出。

人工智慧語言模型在醫療和金融領域的應用

人工智慧語言模型（LLM）近年來在各個領域中得到廣泛應用，包括醫療和金融。這些模型透過對大規模語言資料的訓練，可以學習到語言的語法、語義和上下文關係，從而實作人工智慧語言理解和生成。

從技術演進的宏觀視角來看，大語言模型（LLM）正以驚人的速度重塑醫療和金融等關鍵產業。深入分析 LLaMA 2、Falcon 和 Dolly 等模型的架構和效能，可以發現這些模型在處理複雜的專業領域知識方面展現出巨大的潛力。例如，LLaMA 2 龐大的訓練資料集和指令調整版本使其在醫療診斷輔助和金融風險評估等任務中表現出色。Falcon 優異的多模態處理能力則為醫療影像分析和金融市場預測開闢了新的可能性。Dolly 強大的指令遵循能力則使其在醫療病例摘要和金融檔案審核等方面具有獨特優勢。然而，這些模型仍面臨一些挑戰，例如資料隱私和安全、模型可解釋性和偏差等問題。技術團隊應著重於解決這些核心挑戰，才能充分釋放 LLM 在醫療和金融領域的 transformative 潛力。展望未來，隨著模型架構的持續最佳化和訓練資料的進一步豐富，我們預見 LLM 將在提升醫療服務效率和金融決策智慧化方面扮演越來越重要的角色。玄貓認為，現在正是企業積極探索 LLM 應用，並構建相應技術能力的關鍵時刻。

玄貓

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。