在人工智能的领域

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在人工智能的领域，大模型在去年已经成为了一个热门的话题。各大厂商如谷歌、微软、OpenAI等，都在积极研发和应用大模型技术。这些模型在语言理解、图像识别、推荐系统等方面都表现出了惊人的能力，甚至在某些任务上，已经超越了人类的表现。 或许你用过，惊叹于它的神奇，或许你没有用过，听着它的传奇。无论如何，都懂那么一点点，但很难讲的清，它到底是怎么生成的？ 我们接下来就讲透它生成的原理，并了解四种构建AI应用的大模型技术架构。 一、大模型的生成原理 首先，我们要了解的是，GPT大模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，也就是LLM。 （敲黑板，LLM是一种生成文字的模型，文生图比如DALL·E，它和LLM都是多模态语言模型的分支）它的工作原理可以简单地理解为“学习语言的规律”，它的生成方式只是根据上文，猜下一个词的概率。


那它为什么会掌握这么多的知识？那是因为在模型训练过程中，GPT模型会阅读大量的文本数据，然后学习这些文本中的语言规律。 这个过程可以类比为人类学习语言的方式。当我们是婴儿时，我们会通过听父母和周围的人说话，学习语 新加坡电报号码 言的规律。 什么是B端产品经理？和C端产品经理有什么区别？ B端产品经理中的B是Business，商业的意思，B端产品经理首先就要理解这个职位的重要性，要设计出更适合这个项目需求的产品方案，B最终产品经理在日常工作中... 查看详情 > 比如，我们会学习到“我”通常后面会跟“是”，“你”通常后面会跟“好”等等。这就是一种语言规律。GPT模型就是通过类似的方式，学习语言的规律。 但是，GPT模型的学习能力远超人类。 它可以阅读数以亿计的文本，学习到非常复杂的语言规律。这就是为什么GPT模型可以生成非常自然、连贯的文本。 二、GPT模型如何学习语言的规律 说到这里，需要我们了解一下GPT模型的内部结构。



GPT模型是由多层神经网络组成的。每一层神经网络都可以抽取文本的某种特征。比如： 第一层神经网络可能会抽取出单词的拼写规律； 第二层神经网络可能会抽取出词性的规律； 第三层神经网络可能会抽取出句子的语法规律等等。 通过这种层层抽取，GPT模型可以学习到非常深层次的语言规律。 当GPT模型生成文本时，它会根据已有的文本，预测下一个单词，整体就是通过这种方式，生成连贯的文本。 当然，这只是一个非常简化的版本。实际上，GPT模型的工作原理还涉及到很多复杂的数学和计算机科学知识。 三、大模型的四种应用技术架构 大模型的厉害之处，其实不止在于它很像我们人学习语言，而更大的作用在于它未来会改变我们的生活和职场。从整体现有最新的架构来看，其实有四种大模型的应用架构，从上往下，依次从简单到复杂。