大語言模型（LLM）徹底革新了自然語言處理領域，賦予機器理解和生成類別似人類文字的能力。我將在這篇文章中探討幾種關鍵的 LLM 架構，包括 GPT、BERT 和 T5，並分析它們的特性、優勢和侷限性。同時，我們也將探討混合式 AI 的發展趨勢，結合符號規則和深度學習模型來提升 AI 的認知和問題解決能力。
混合式 AI 的目標是自動從海量資料中提取符號規則，將手動定義系統的繁重任務自動化。我發現，這種融合不僅提升了 AI 的認知和問題解決能力，還透過將決策建立在明確定義的規則和邏輯上，解決了深度學習模型中固有的可解釋性和可理解性問題。
雖然目前的 AI 熱潮主要集中在生成模型和 LLM 上，但有跡象表明它們的效能可能很快就會達到飽和點。然而，AI 的發展遠不止於此，多模態學習、可持續發展實踐和混合式 AI 有望定義下一代 AI 系統，usher in 一個更通用、可持續發展的 AI 時代。
LLM 架構巡禮
以下列出幾個著名的 LLM 架構：
GPT（Generative Pre-trained Transformer）: 由 OpenAI 開發，使用 Transformer 架構，根據提示生成連貫文字。在我研究早期 GPT 模型時，發現其在長文字生成上表現出色，但有時會出現事實性錯誤。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）: 由 Google 開發，專注於理解雙向上下文，適用於問答和情感分析等任務。我認為 BERT 的雙向性使其在理解上下文方面比單向模型更具優勢。
T5（Text-to-Text Transfer Transformer）: 同樣由 Google 開發，將所有自然語言處理任務轉換為文字到文字的格式，實作了對各種語言任務的統一處理。我發現這種統一的處理方式簡化了模型的訓練和佈署流程。
這些架構都利用了 Transformer 的強大功能，在各種自然語言處理應用中都達到了 state-of-the-art 的效能。
GPT-4 深度剖析
GPT-4 是 OpenAI 基礎模型系列的最新迭代，一個多模態語言模型，於 2023 年 3 月 14 日推出。它透過根據訂閲的 ChatGPT Plus、OpenAI 的 API 和免費聊天機器人服務 Microsoft Copilot 提供存取。GPT-4 採用 Transformer 架構，利用公開資料和許可資料進行預訓練，涉及預測後續 tokens，然後透過人類和 AI 生成的強化學習回饋進行微調。
與 GPT-3.5 相比，GPT-4 版本的 ChatGPT 是一種增強，但仍存在早期版本的侷限性。GPT-4 的一個獨特功能（GPT-4V）是處理影像輸入的能力。OpenAI 並未公開模型的具體技術細節和指標，包括其確切大小。
GPT-4 模型特性解析
graph LR
subgraph GPT-4 特性
A[規模: ~1.8萬億引數] --> B(120層)
C[工作者整合: 16位工作者] --> D(每個工作者~1110億引數)
E[訓練資料: ~13萬億 tokens] --> F(文字和程式碼)
G[多模態: 整合視覺編碼器] --> H(處理影像和影片)
I[上下文長度: 最多32,000 tokens] --> J(長篇內容創作)
end
此圖表概述了 GPT-4 的主要特性，包括其龐大的規模、工作者整合、訓練資料量、多模態能力以及支援的上下文長度。這些特性共同賦予了 GPT-4 強大的文字生成和理解能力。
GPT-4 的侷限性探討
與其前身類別似，GPT-4 有時會產生「幻覺」訊息。此外，該模型的決策過程缺乏透明度，其提供的解釋可能與其先前的回應不一致。
LLM 架構視覺化
graph LR
B[B]
D[D]
E[E]
A[輸入文字] --> B{Tokenizer};
B --> C[嵌入層];
C --> D{Transformer 編碼器};
D --> E{Transformer 解碼器};
E --> F[輸出文字];
此流程圖展示了 LLM 的基本處理流程，從輸入文字的 tokenize 到最終輸出文字的生成。
BERT：雙向編碼器表徵模型
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一個由 Google 開發的自然語言處理軟體函式庫，利用根據 Transformer 的神經網路架構來理解人類語言。BERT 只包含編碼器機制，專注於理解輸入文字。它採用雙向策略，同時評估句子中單詞兩側的上下文。
BERT 的訓練分為預訓練和微調兩個階段。預訓練階段使用大量未標記的文字資料來學習單詞之間的上下文關係。微調階段則使用特定任務的標記資料來調整引數。
graph LR
B[B]
D[D]
A[輸入文字] --> B{BERT 編碼器};
B --> C[上下文嵌入];
C --> D{微調};
D --> E[特定 NLP 任務];
此圖表展示了 BERT 的處理流程，從輸入文字到生成上下文嵌入，再到針對特定 NLP 任務進行微調。
T5：文字到文字轉換模型
T5（Text-to-Text Transfer Transformer）模型，結合了編碼器和解碼器結構，實作了更強大的文字生成能力。T5 引入了龐大的 C4 資料集，透過自監督學習技術對語言模型進行預訓練。
T5 模型的訓練和微調需要輸入和輸出文字序列對。後續發展產生了 T5 的幾個迭代版本，包括 T5v1.1、mT5、ByT5 和 LongT5。
graph LR
A[T5] --> B(T5v1.1)
A --> C(mT5)
A --> D(ByT5)
A --> E(LongT5)
上述 圖表展示了 T5 模型的各個版本及其演變關係。
T5 的預訓練策略採用多工學習方法，將任務分為無監督學習和監督學習兩類別。無監督任務在 C4 資料集上進行訓練；監督任務則涵蓋一系列 NLP 應用，並重新格式化以適應編碼器-解碼器模型。
大語言模型的抽象推理能力與侷限性
最近的研究針對幾種大語言模型（LLM）在 ConceptARC 基準測試中的表現進行了深入分析。研究結果顯示，專用模型在 ConceptARC 的各個概念組中都顯著優於 GPT-4。這種差異主要源於模型的設計目標和訓練方式。
一些研究人員認為，由於 ConceptARC 測試的視覺導向特性，以及 GPT-4 主要是一個語言模型，因此測試結果可能並不能完全反映 GPT-4 的抽象推理能力。
graph LR
E[E]
F[F]
A[專用模型] --> B(高效能);
C[GPT-4] --> D(較低效能);
B --> E{原因：針對性最佳化};
D --> F{原因：通用性設計};
此圖表比較了專用模型和 GPT-4 在抽象推理任務上的效能差異，並解釋了造成這種差異的原因。
除了抽象推理能力的侷限性外，GPT-4 在其他領域也存在不足，例如醫療診斷。此外，GPT-4 可能存在確認偏差、錨定效應和基本比率忽視等認知偏差。
大語言模型在許多 NLP 任務中取得了顯著的進展，但在抽象推理能力、特定領域知識和認知偏差方面仍然存在侷限性。未來的研究需要進一步探索如何提升模型的抽象推理能力，克服認知偏差，並將其應用於更廣泛的領域。
總之，大語言模型正迅速發展，在自然語言處理領域展現出巨大的潛力。理解它們的架構、優勢和侷限性對於有效地應用這些模型至關重要。隨著混合式 AI 的發展，我們可以期待 LLM 在未來變得更加強大、可解釋和通用。
深入剖析大語言模型：從 Claude 到 Jurassic-2
身為一個技術研究者，我一直對大語言模型（LLM）的快速發展感到驚嘆。這些模型不僅在理解和生成人類語言方面取得了顯著進步，更在各個領域展現出巨大的應用潛力。在這篇文章中，我將探討幾種領先的 LLM，包括 Cohere、PaLM 2、Jurassic-2 和 Claude，分析它們的架構、功能和應用場景，並分享我對這些技術發展趨勢的觀察。
Cohere：以倫理為核心的語言模型
Cohere 的核心技術根據 Transformer 模型，並特別強調 AI 的倫理佈署。我認為，Cohere 在減少偏見和遵守道德準則方面的努力值得稱讚，這也為其他 LLM 的發展樹立了榜樣。Cohere 的模型在客戶支援、內容審核和教育科技等領域展現了其多功能性，例如，它可以支援聊天機器人根據客戶的情緒提供更個人化的互動體驗。
PaLM 2：革新語言理解的進階模型
PaLM 2 建立在 PaLM 的基礎上，引入了許多尖端方法，例如 Pathways 架構。這種架構允許多個獨立路徑處理不同的語言元素，從而增強模型的整體理解能力。PaLM 2 的自適應計算資源分配機制也令人印象深刻，它可以根據輸入的複雜性動態調整資源分配，確保高效與準確的處理。
graph LR
C[C]
F[F]
A[資料取得] --> B(資料清理)
B --> C{分詞}
C --> D[Transformer 架構]
D --> E[預訓練]
E --> F{微調}
F --> G[Pathways 架構]
G --> H[輸出生成]
這個流程圖清晰地展示了 PaLM 2 從資料取得到輸出生成的完整流程，其中 Pathways 架構是其核心組成部分。
Jurassic-2：多功能的語言模型
Jurassic-2 提供了 Jumbo、Grande 和 Large 三種版本，以滿足不同使用者的需求。我發現 Jurassic-2 在所有型別的生成任務中都表現出色，這得益於其龐大的訓練資料函式庫和靈活的提示工程機制。Jurassic-2 支援七種語言，並允許使用特定資料集進行微調，這進一步擴充套件了其應用範圍。
Claude v1：安全可靠的對話式 AI 助理
Claude v1 的設計理念是創造安全、有益與真實的 AI 技術。Anthropic 獨特的「憲法式人工智慧」和「Vigilance」訓練方法，有效地將安全機制嵌入 Claude 中，使其能夠避免有害、不道德或虛假的交流。我認為，這種以安全為核心的設計理念對於 LLM 的長遠發展至關重要。
大語言模型架構元件比較
在比較 Claude、Falcon、LLaMA 和 LaMDA 等 LLM 架構時，我發現它們各有優劣。例如，Claude v1 擅長對話任務，但缺乏資料分析能力；Falcon 40B 效能出色，但需要大量的計算資源；LLaMA 和 LaMDA 則在特定領域表現突出。
graph LR
B[B]
A[輸入序列] --> B{旋轉位置嵌入};
B --> C[多查詢注意力];
C --> D[解碼器];
D --> E[輸出];
這個流程圖簡潔地説明瞭 Falcon 40B 的核心處理流程，突出了旋轉位置嵌入和多查詢注意力等關鍵技術。
程式碼範例 (Python - 虛擬碼)
def process_text(text):
# 使用 Cohere API 分析文字情緒
sentiment = cohere.analyze_sentiment(text)
# 根據情緒調整回覆
if sentiment == "positive":
response = "很高興聽到這個！"
elif sentiment == "negative":
response = "很遺憾聽到這個，我們能幫上什麼忙嗎？"
else:
response = "感謝您的回饋。"
return response
這段程式碼示範瞭如何使用 Cohere API 分析文字情緒，並根據結果調整回覆。這在客戶服務等場景中非常實用，可以提升使用者經驗。
透過深入分析這些 LLM，我更加確信，自然語言處理技術正在快速發展，並將深刻改變我們與資訊互動的方式。未來，我預計 LLM 將在更多領域展現其應用價值，例如智慧客服、自動化寫作、機器翻譯等。同時，我也期待看到更多創新的架構和訓練方法出現，進一步提升 LLM 的效能和效率。
解鎖大語言模型的奧秘：從LLaMA到LaMDA
在人工智慧的浩瀚宇宙中，大語言模型（LLM）猶如璀璨的星辰，照亮了自然語言處理的未來。我，玄貓（BlackCat），將帶領各位深入探索這些模型的架構、特性以及它們對技術發展的深遠影響。
Meta AI的開放之舉：LLaMA專案解析
2023年2月，Meta AI 推出了LLaMA（Large Language Model Meta AI）專案，這一系列自迴歸LLM的問世，標誌著業界的重大突破。LLaMA最初版本涵蓋了70億、130億、330億和650億引數的模型。值得一提的是，僅有130億引數的版本，在許多自然語言處理基準測試中，其表現竟然超越了規模更大的GPT-3（1750億引數）。而最大的LLaMA模型，則能與PaLM和Chinchilla等頂尖模型並駕齊驅。
不同於以往往LLM主要透過受限API提供服務，Meta採取了更開放的策略，允許研究人員在非商業許可下公開使用LLaMA模型。這無疑為LLM的研究和發展注入了新的活力。2023年7月，Meta與微軟強強聯手，推出了LLaMA 2，包含70億、130億和700億引數的模型。雖然架構基礎與第一個版本相似，但訓練資料增加了40%，效能也得到了顯著提升。Meta的策略並不僅限於發布基礎模型，還發布了針對對話微調的版本，稱為LLaMA-2 Chat，這些版本可廣泛應用於商業用途。
graph LR
J[J]
A[LLaMA] --> B(7B)
A --> C(13B)
A --> D(33B)
A --> E(65B)
subgraph "LLaMA 2"
F[LLaMA 2] --> G(7B)
F --> H(13B)
F --> I(70B)
F --> J{LLaMA-2 Chat}
end
上圖展示了LLaMA和LLaMA 2的模型家族，以及它們之間的關係。LLaMA包含四種不同規模的模型，而LLaMA 2則有三種規模，並額外提供了針對對話微調的LLaMA-2 Chat版本。
LLaMA採用了transformer架構，並結合了SwiGLU啟用函式、旋轉位置嵌入和均方根層正規化等獨特功能來提升效能。LLaMA 2系列進一步增加了上下文長度，展現了Meta在不斷突破LLM效率和效能極限的決心。
Google的對話藝術家：LaMDA
LaMDA是Google在2020年推出Meena之後的下一代產品，於2021年的Google I/O大會上首次亮相。這款對話式AI模型以其參與無限制對話的能力而聞名。LaMDA的開發涉及全面而詳細的訓練方案，使用了超過1.56兆字的檔案、對話和口語交流的龐大集合。這個廣泛的資料集使LaMDA能夠理解並生成更自然、更具連貫性的對話。
sequenceDiagram
participant User
participant LaMDA
User->>LaMDA: 你好！
LaMDA->>User: 你好！很高興和你聊天。
User->>LaMDA: 你能做什麼？
LaMDA->>User: 我可以回答你的問題，生成文字，翻譯語言等等。
這個時序圖展示了使用者與LaMDA之間的簡單互動流程。使用者發起問候，LaMDA回應並表示可以執行各種任務，例如回答問題、生成文字和翻譯語言。
LaMDA的訓練過程和資料集規模，使其在理解上下文、維持對話連貫性和生成更具創造性的文字方面表現出色。這也為未來更自然、更具智慧的對話式AI系統奠定了基礎。
從LLaMA的開放策略到LaMDA的自由對話能力，這些LLM的發展都體現了人工智慧技術的快速演進。它們不僅在自然語言處理領域取得了顯著的成就，也為我們探索更廣闊的AI應用場景提供了無限可能。未來，隨著技術的進一步發展，LLM將在更多領域發揮其獨特的作用，改變我們與機器互動的方式，推動人工智慧技術走向新的高峰。
