OpenAI API 與大語言模型的技術演進和應用

– 15 分鐘閱讀

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核心。OpenAI API 提供了便捷的介面，讓開發者能輕鬆使用這些強大的 LLM，進行翻譯、摘要、程式碼生成等任務。本文將深入探討 OpenAI API 的使用方式，並解析 LLM 的技術演進脈絡，包含 Transformer 架構的最佳化和語境視窗的擴充套件，以及新興能力的評估與潛在風險。同時，我們也將回顧 NLP 發展史，從早期的統計模型到現今的 LLM，並展望未來發展趨勢。理解這些技術核心，能幫助開發者更有效地運用 OpenAI API，並掌握 LLM 的最新發展趨勢。

使用OpenAI API進行語言翻譯

OpenAI API是一個強大的工具，能夠進行語言翻譯、文字生成等任務。要使用OpenAI API，首先需要載入API key到環境變數中。這可以透過dotenv函式庫來完成。

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

然後，需要匯入openai函式庫，並建立一個ChatCompletion物件。這個物件可以用來傳送提示給模型，並接收模型的回應。

import os
import openai

english_text = "Hello, how are you?"

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": f'''Translate the following English text to French: "{english_text}"'''}
    ],
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])

這個程式碼會將英語文字"Hello, how are you?“翻譯成法語，並列印預出結果。

控制LLM輸出

控制LLM輸出是一種重要的能力，能夠讓模型根據特定的提示生成特定的輸出。這可以透過提供少量的例子來完成，讓模型學習到相關的模式。

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
import os
import openai

# Prompt for summarization
prompt = """
Describe the following movie using emojis.
"""

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a movie describer."},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ],
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])

這個程式碼會讓模型根據提供的提示生成一個電影描述，使用emoji來描述電影的內容。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[使用OpenAI API] --> B[載入API key]
    B --> C[建立ChatCompletion物件]
    C --> D[傳送提示給模型]
    D --> E[接收模型的回應]
    E --> F[列印預出結果]

這個圖表描述了使用OpenAI API的流程，從載入API key到列印預出結果。

內容解密：

上述程式碼使用openai函式庫來傳送提示給模型，並接收模型的回應。模型的回應會根據提供的提示生成特定的輸出。這個過程可以透過提供少量的例子來完成，讓模型學習到相關的模式。

這個程式碼可以用來進行語言翻譯、文字生成等任務。透過提供不同的提示，可以讓模型生成不同的輸出。這個能力可以用來建立聊天機器人、語言翻譯工具等應用。

大語言模型的演進與新興能力

隨著人工智慧技術的不斷發展，大語言模型（LLMs）已成為自然語言處理領域的一個重要趨勢。從早期的預訓練語言模型（LMs）如ELMo和BERT，到現在的大語言模型，該領域已經經歷了一次重大的變革。這些大語言模型透過擴大模型規模和訓練資料，已經展現出超越其小型前身的能力。

新興能力的出現

當大語言模型的規模超過某個閾值時，會出現一些新興能力，這些能力在小型模型中是不存在的。這些新興能力包括了對複雜任務的處理能力、對語言理解的深度以及對生成文字的創造力等。這些能力的出現是因為大語言模型可以學習到更多的語言模式和結構，從而可以更好地理解和生成語言。

新興能力的評估

評估大語言模型的新興能力是一個具有挑戰性的任務。需要設計合適的評估指標和基準，以便能夠準確地評估模型的能力。這些評估指標可以包括了模型在特定任務上的效能、模型的語言理解能力以及模型生成文字的品質等。

玄貓的引數與新興能力

玄貓的引數對於大語言模型的新興能力具有重要的影響。透過調整玄貓的引數，可以控制模型的規模、訓練資料的品質以及模型的複雜度等因素。這些因素都會對模型的新興能力產生影響。因此，瞭解玄貓的引數與新興能力之間的關係是非常重要的。

未來的發展方向

大語言模型的未來發展方向包括了繼續擴大模型的規模、提高訓練資料的品質以及開發更先進的評估方法等。透過這些努力，可以進一步提升大語言模型的能力，從而可以更好地應用於實際的任務中。

圖表翻譯：

此圖表展示了大語言模型、新興能力、語言理解、文字生成、語言模式、語言結構、語言理解能力、文字生成能力、評估指標、玄貓的引數、模型規模、訓練資料品質以及新興能力之間的關係。圖表以流程圖的形式呈現，從大語言模型開始，透過新興能力、語言理解和文字生成，最終到達評估指標和玄貓的引數，從而影響模型的規模和訓練資料品質，進而影響新興能力的出現。

語言模型的新興能力

語言模型的新興能力是指在模型規模增加時出現的意外能力。這些能力包括數學運算、語言轉換和語義理解等。評估語言模型新興能力的常用benchmark包括BIG-Bench、TruthfulQA、MMLU和WiC。

BIG-Bench

BIG-Bench是一套評估語言模型能力的benchmark，包括200多個任務，例如數學運算、語言轉換和單詞解析。這些任務評估模型的計算能力、語言轉換能力和語義理解能力。

TruthfulQA

TruthfulQA是一個評估語言模型提供真實答案的能力的benchmark。它包括兩個任務：生成和多選擇。生成任務要求模型回答問題，多選擇任務要求模型從四個選項中選擇正確答案。

MMLU

MMLU是一個評估語言模型世界知識和問題解決能力的benchmark。它包括57個多樣化的任務，例如基本數學、美國歷史和電腦科學。

WiC

WiC是一個評估語言模型語義理解能力的benchmark。它涉及一個二元分類任務，要求模型判斷目標單詞（動詞或名詞）在兩個上下文中是否具有相同的含義。

新興能力的因素

新興能力的出現與模型規模的增加有關。當模型規模增加時，模型的計算能力、語言轉換能力和語義理解能力也會增加。

多步驟推理

多步驟推理是一種要求模型執行一系列中間步驟然後提供最終結果的方法。這種方法在大規模模型中更有效。

微調模型

微調模型是一種在多個任務上訓練模型的方法。這種方法可以提高模型的效能，但只對大規模模型有效。

新興能力的風險

新興能力的出現也帶來了一些風險，例如準確性、偏見和毒性等問題。採用鼓勵模型「有用、無害和誠實」的策略可以減少這些風險。

通用模型的趨勢

新興能力的出現使得NLP社群的視角和模型的使用方式發生了變化。傳統上，NLP研究重點是任務特定的模型，但現在，研究重點轉向了「通用模型」，這些模型可以處理多種任務。

通用模型的應用

通用模型的應用已經超出了傳統的NLP研究領域。例如，GPT-3在TriviaQA和PiQA任務中取得了新的benchmark，PaLM在算術推理任務中表現出色，Flamingo模型在視覺問答任務中取得了頂級效能。

內容解密：

以上內容介紹了語言模型的新興能力，包括BIG-Bench、TruthfulQA、MMLU和WiC等benchmark。同時，也討論了新興能力的因素，例如多步驟推理和微調模型。最後，提到了新興能力的風險和通用模型的趨勢。

  flowchart TD
    A[語言模型] --> B[新興能力]
    B --> C[BIG-Bench]
    B --> D[TruthfulQA]
    B --> E[MMLU]
    B --> F[WiC]
    C --> G[數學運算]
    D --> H[真實答案]
    E --> I[世界知識]
    F --> J[語義理解]

圖表翻譯：

此圖表示語言模型的新興能力，包括BIG-Bench、TruthfulQA、MMLU和WiC等benchmark。每個benchmark都評估模型的不同能力，例如數學運算、真實答案、世界知識和語義理解。這些能力是語言模型在規模增加時出現的意外能力。

擴充套件語境視窗：語言模型的新突破

語言模型中的語境視窗代表了模型可以同時處理的輸入令牌數量。在像 GPT-4 這樣的模型中，目前的語境視窗約為 32K 或大約 50 頁的文字。然而，最近的進展已將其延伸到令人印象深刻的 100K 令牌，或大約 156 頁，如 Claude 由玄貓開發的模型所示。

語境長度主要使模型能夠同時處理和理解更大的資料集，從而提供對語境的更深入理解。這個功能在輸入大量特定資料到語言模型並提問相關問題時尤其有益。例如，當分析一份關於某個公司或問題的長篇檔案時，較大的語境視窗允許語言模型檢視和記住更多這些獨特的資訊，從而得出更準確和個人化的回應。

原始Transformer架構的限制

儘管原始Transformer架構具有優點，但它在處理廣泛的語境長度方面面臨挑戰。具體而言，Transformer中的注意力層操作具有二次時間和空間複雜度（用O表示），與輸入令牌數量n和嵌入大小d相關。隨著語境長度的擴大，訓練和推理所需的計算資源大幅增加。

為了更好地理解這一點，我們來檢視Transformer架構的計算複雜度。注意力層的複雜度為O(nd)，其中n是語境長度（輸入令牌數量），d是嵌入大小。這種複雜度來自於注意力層中的兩個主要操作：線性投影建立查詢、鍵和值矩陣（複雜度~O(nd)）和這些矩陣的乘法（複雜度~O(n*d))。隨著語境長度或嵌入大小的增加，計算複雜度也呈二次增加，對於處理更大的語境長度提出挑戰。

最佳化技術：擴充套件語境視窗

儘管原始Transformer架構面臨計算挑戰，但研究人員已經開發了一系列最佳化技術來增強Transformer的效率並增加其語境長度容量到100K令牌：

  1. ALiBi位置編碼：原始Transformer使用位置正弦編碼，難以推斷更大的語境長度。另一方面，ALiBi（具有線性偏差的注意力）是一種更可擴充套件的解決方案。這種位置編碼技術允許模型在較小的語境中訓練，然後在更大的語境中進行微調，使其更適應不同語境大小。

Transformer 最佳化技術：Sparse Attention、FlashAttention 和 LongNet

近年來，Transformer 模型在自然語言處理領域中取得了卓越的成績。然而，Transformer 模型的計算複雜度和記憶體需求相對較高，限制了其在大規模資料集上的應用。為解決這個問題，研究人員提出了多種最佳化技術，包括 Sparse Attention、FlashAttention 和 LongNet。

Sparse Attention

Sparse Attention是一種降低計算複雜度的方法，透過將注意力機制的計算從二維降低到一維，從而減少了計算量。這種方法可以顯著減少計算複雜度，尤其是在長序列的情況下。

FlashAttention

FlashAttention是一種最佳化注意力層計算的方法，透過將輸入矩陣分割成塊平行計算注意力輸出，從而提高了GPU的利用率和計算效率。FlashAttention-2是FlashAttention的升級版本，透過最佳化演算法和平行化，實作了更快的計算速度和更低的記憶體需求。

LongNet

LongNet是一種根據Transformer的新型模型，透過實作「dilated attention」機制，實作了對1億個token的上下文視窗的擴充套件。LongNet的dilated attention機制允許注意力場隨著token之間的距離增加而增加，從而減少了注意力計算的複雜度。這種設計方法平衡了有限的注意力資源和存取每個token的需求。

時間軸：流行的LLM模型

以下是過去五年中一些流行的LLM模型的時間軸：

  • 2018年：GPT-1 GPT-1是由玄貓引入的，奠定了GPT系列的基礎，其生成性、解碼器僅的Transformer架構。它開創了無監督預訓練和有監督微調的自然語言文字預測的結合。
  • 2019年：GPT-2 GPT-2在GPT-1的架構基礎上擴充套件了模型大小到15億引數，展示了模型在各種任務上的多功能性，使用統一的格式輸入、輸出和任務資訊。

內容解密：

上述內容介紹了三種Transformer最佳化技術：Sparse Attention、FlashAttention和LongNet。Sparse Attention透過降低計算複雜度來提高效率，FlashAttention透過最佳化注意力層計算來提高GPU利用率，LongNet透過實作dilated attention機制來擴充套件上下文視窗。這些技術可以顯著提高Transformer模型的效率和能力。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[Transformer] --> B[Sparse Attention]
    B --> C[FlashAttention]
    C --> D[LongNet]
    D --> E[1億個token的上下文視窗]

上述圖表展示了Transformer模型的最佳化過程，從Sparse Attention到FlashAttention，最終到LongNet，實作了對1億個token的上下文視窗的擴充套件。

近年來的語言模型發展

近年來，語言模型的發展迅速，各大科技公司和研究機構都在不斷推動語言模型的進步。以下是近年來一些值得注意的語言模型：

2020: GPT-3

GPT-3是一個具有175億引數的語言模型，引入了上下文學習（ICL）的概念。這個模型在各種自然語言處理任務中表現出色，包括推理和領域適應，展現了擴大模型大小的潛力。

2021: Codex

OpenAI在2021年推出了Codex，一個在GitHub程式碼函式庫上進行微調的GPT-3變體。Codex展示了先進的程式設計和數學問題解決能力，證明瞭專業訓練的潛力。

2021: LaMDA

DeepMind的研究人員推出了LaMDA（語言模型對話應用），一種具有137億引數的語言模型。LaMDA著重於對話應用，旨在增強對話生成和對話式人工智慧。

2021: Gopher

DeepMind的Gopher在2021年推出，具有280億引數，接近人類級別的表現在MMLU基準測試中，但面臨著偏見和誤導資訊等挑戰。

2022: InstructGPT

2022年，InstructGPT是一種增強GPT-3的模型，使用人類反饋的強化學習來提高指令跟隨和內容安全性，更加符合人類偏好。

2022: Chinchilla

DeepMind的Chinchilla在2022年推出，具有70億引數，根據擴充套件規律最佳化計算資源使用，實作了基準測試上的顯著準確度改善。

2022: PaLM

Pathways語言模型（PaLM）由Google推出，具有540億引數，展示了出色的少數學習效能，受益於Google的Pathways系統的分散式計算。

2022: ChatGPT

OpenAI的ChatGPT在2022年11月推出，根據GPT-3.5和GPT-4，為對話式人工智慧進行了定製，展示了人類般的溝通和推理能力。

2023: LLaMA

Meta AI在2023年2月推出了LLaMA（大語言模型Meta AI），引入了一系列具有7億至65億引數的巨型語言模型。LLaMA的發布打破了有限存取的傳統，由玄貓推動。隨後的創新，如LLaMA 2和其他聊天格式，進一步強調了可存取性，這次伴隨著商業許可。

2023: GPT-4

GPT-4在2023年3月推出，擴充套件了其能力到多模態輸入，在各種任務中超越了其前身，代表了LLM發展的另一個重要步驟。

2024: Gemini 1.5

Gemini 1.5（來自Google）具有相比於之前模型版本的重大升級，採用新的混合專家架構和多模態模型能力，Gemini 1.5 Pro支援高階長上下文理解和最多1百萬令牌的上下文視窗。這個上下文視窗大小超過了當前任何其他模型。該模型可以透過Google的專有API存取。

2024: Gemma

Google還發布了Gemma模型的兩個版本：2億和7億引數。這些模型是在產生Gemini模型的訓練階段開發的，現在可以公開存取。使用者可以以預訓練和指令調整格式存取這些模型。

2024: Claude 3 Opus

Anthropic的最新模型Claude 3 Opus可以透過其專有API存取。它是第一個在各種基準測試中達到或超過GPT-4分數的模型之一。具有20萬令牌的上下文視窗，它因其卓越的回憶能力而受到推崇，無論資訊在視窗中的位置如何。

這些語言模型的發展代表了人工智慧領域的重大進步，為自然語言理解和生成提供了新的可能性和應用。未來，語言模型的發展將繼續推動人工智慧的進步和創新。

自然語言處理的演進史

自然語言處理（NLP）模型的演進是一個不斷創新和改進的故事。從早期的統計模型到現在的Large Language Models（LLMs），NLP領域經歷了多次重大的突破。

早期模型

  • Bag of Words（1954）：這是一個簡單的方法，透過計算檔案中的詞彙出現次數來表示檔案的內容。雖然這個方法簡單，但它不能考慮詞彙的順序和上下文。
  • TF-IDF（1972）：這個方法在Bag of Words的基礎上進行了改進，透過計算詞彙的重要性和檔案的相關性來提高模型的效能。然而，它仍然不能考慮詞彙的上下文。

深度學習時代

  • Word2Vec（2013）：這個模型使用了詞嵌入（word embeddings）來捕捉詞彙之間的語義關係。詞嵌入是一種高維向量，能夠表達詞彙的語義資訊。
  • RNNs（2014）：迴圈神經網路（RNNs）是一種能夠處理序列資料的模型。它可以學習檔案中的模式和語義關係，使得它能夠有效地處理不同長度的檔案。

Transformer時代

  • Transformer（2017）：這個模型引入了一種新的架構，使用了自注意力機制（self-attention）來選擇性地關注輸入資料的不同部分。這個突破使得模型能夠更好地處理長距離的依賴關係。
  • BERT（2018）：這個模型使用了一種雙向Transformer架構，顯著提高了模型在傳統NLP任務中的效能。

現代模型

  • RoBERTa、XLM、ALBERT、ELECTRA：這些模型在BERT的基礎上進行了改進和最佳化，推動了NLP領域的發展。

未來展望

  • Mistral：這是一個根據Mixture of Experts架構的模型，提供了一種新的方法來提高模型的效能。
  • Infinite Attention：這是一種能夠無限擴充套件模型的上下文視窗大小的方法，可能會成為未來NLP模型的基礎。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[Bag of Words] --> B[TF-IDF]
    B --> C[Word2Vec]
    C --> D[RNNs]
    D --> E[Transformer]
    E --> F[BERT]
    F --> G[RoBERTa、XLM、ALBERT、ELECTRA]
    G --> H[Mistral]
    H --> I[Infinite Attention]

這個圖表展示了NLP模型的演進史，從早期的Bag of Words到現在的Mistral和Infinite Attention。每個模型都在前一個模型的基礎上進行了改進和最佳化，推動了NLP領域的發展。

自然語言處理的演進：Transformer及其後續模型

自然語言處理（NLP）領域在近年來經歷了快速的發展，尤其是在深度學習模型的應用方面。Transformer模型的出現標誌著NLP研究的一個重要里程碑，其後續的各種模型不斷推動著NLP技術的進步。

從技術演進的宏觀視角來看，大語言模型（LLM）的發展正經歷著從量變到質變的飛躍。本文追溯了從OpenAI API的基礎應用到Transformer架構的最佳化，再到GPT、LaMDA、PaLM等一系列里程碑式模型的演進歷程，清晰地展現了LLM能力的不斷提升。分析LLM的發展脈絡可以發現，模型規模的擴大、訓練資料的豐富化以及架構的持續最佳化是推動其新興能力湧現的關鍵因素。然而，更大的模型也帶來了計算資源消耗、潛在偏差和倫理風險等挑戰。展望未來，如何有效控制模型規模增長帶來的成本，同時降低模型的偏見和提升其安全性，將是LLM發展的關鍵課題。玄貓認為，在追求極致效能的同時，更需關注LLM的可控性、安全性以及普惠性，使其真正成為賦能人類社會的強大工具。唯有如此，才能確保LLM技術的長期健康發展，並在更廣闊的領域釋放其 transformative 的力量。

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。