法学硕士 (LLM) 的历史与未来

Andrew 更新时间 2025年1月14日

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大型语言模型的起源和演变：从神经网络到 transformer大型语言模型的诞生并非凭空而来。最初的语言模型概念诞生于基于规则的自然语言处理系统。这些系统遵循预定义的规则，根据文本输入做出决策。随着神经网络的出现，计算机能够更有效地处理顺序数据，为会话式人工智能的诞生奠定了基础。随着嵌入技术的应用，计算机学会了理解句子中单词的含义。然而，将嵌入存储在内存中的需求催生了 lstm 和 gru 等架构，这些架构后来被 transformer 模型超越。transformer 引入了注意力机制，该机制使模型能够专注于输入序列的不同部分。现代大型语言模型的进步谷歌的 bert 和 openai 的 gpt 系列模型引领了大型语言模型的发展。bert 专注于上下文理解，而 gpt 则以其生成文本的能力而闻名。两者的结合催生了 chatgpt 等开创性的聊天机器人。推动大型语言模型未来的技术不断进步的硬件、算法和多模态输入的整合，正在推动大型语言模型的发展。混合专家、检索增强生成系统和元学习等技术，有望进一步提升模型的准确性、效率和通用性。结论大型语言模型是当今人工智能领域的巅峰之作。随着技术的不断发展，这些模型将继续变得更加复杂和强大，为创新和前进开启无限可能。

法学硕士 (LLM) 的起源：NLP 和神经网络

大型语言模型的创建并非一朝一夕之功。值得注意的是，语言模型的第一个概念始于被称为自然语言处理的基于规则的系统。这些系统遵循预定义的规则，根据文本输入做出决策并推断结论。这些系统依赖于 if-else 语句处理关键字信息并生成预定的输出。想象一下决策树，如果输入包含 X、Y、Z 或无，则输出是预定的响应。例如：如果输入包含关键字“母亲”，则输出“你母亲怎么样？”否则，输出“你能详细说明一下吗？”

早期最大的进步是神经网络，1943 年，数学家沃伦·麦卡洛克 (Warren McCulloch) 受人类大脑神经元的启发，首次提出了神经网络。神经网络甚至比“人工智能”一词的出现早了大约 12 年。每层的神经元网络都以特定的方式组织，其中每个节点都具有决定其在网络中重要性的权重。最终，神经网络打开了紧闭的大门，为人工智能的永久发展奠定了基础。

LLM 的演变：嵌入、LSTM、注意力和 Transformer

计算机无法像人类一样理解句子中单词的含义。为了提高计算机对语义分析的理解能力，必须首先应用词嵌入技术，该技术允许模型捕捉相邻单词之间的关系，从而提高各种 NLP 任务的性能。然而，需要有一种将词嵌入存储在内存中的方法。

长短期记忆 (LSTM) 和门控循环单元 (GRU) 是神经网络的重大飞跃，能够比传统神经网络更有效地处理顺序数据。虽然 LSTM 不再使用，但这些模型为更复杂的语言理解和生成任务铺平了道路，最终催生了 Transformer 模型。

现代 LLM：注意力机制、Transformers 和 LLM 变体

注意力机制的引入改变了游戏规则，使模型能够在进行预测时关注输入序列的不同部分。Transformer 模型于 2017 年在开创性的论文《注意力就是你所需要的一切》中引入，它利用注意力机制同时处理整个序列，大大提高了效率和性能。这八位谷歌科学家没有意识到他们的论文会对当今的人工智能产生如此大的影响。

继该论文之后，谷歌开发了 BERT（2018），并被誉为所有 NLP 任务的基准，作为众多项目使用的开源模型，使 AI 社区得以建立项目并发展壮大。其对上下文理解的专长、预训练特性和微调选项以及 Transformer 模型的演示为更大的模型奠定了基础。

除了 BERT，OpenAI 还发布了 GPT-1，这是其 Transformer 模型的第一个迭代版本。GPT-1（2018 年）最初有 1.17 亿个参数，随后是 GPT-2（2019 年），参数数量大幅跃升至 15 亿个，而 GPT-3（2020 年）则继续发展，拥有 1750 亿个参数。两年后的 2022 年 11 月 30 日，OpenAI 基于 GPT-3 的开创性聊天机器人 ChatGPT 发布，这标志着一股巨大的热潮，真正实现了强大 AI 模型的民主化。了解BERT 和 GPT-3 之间的区别。

哪些技术进步正在推动法学硕士的未来？

硬件的进步、算法和方法的改进以及多模态的集成都促进了大型语言模型的发展。随着行业找到有效利用 LLM 的新方法，持续的进步将适应每个应用程序，并最终彻底改变计算格局。

硬件的进步

改进 LLM 最简单直接的方法是改进模型运行的实际硬件。图形处理单元 (GPU) 等专用硬件的发展大大加速了大型语言模型的训练和推理。GPU 凭借其并行处理能力，已成为处理 LLM 所需的海量数据和复杂计算的必备工具。

OpenAI 使用 NVIDIA GPU 为其 GPT 模型提供支持，并且是首批 NVIDIA DGX 客户之一。他们的关系从 AI 的出现一直延续到 AI 的延续，首席执行官亲手交付了第一台 NVIDIA DGX-1，以及最新的 NVIDIA DGX H200。这些 GPU 集成了大量内存和并行计算，以实现训练、部署和推理性能。

算法和架构的改进

Transformer 架构因能够协助 LLM 而闻名。该架构的引入对于 LLM 的进步至关重要。它能够同时处理整个序列，而不是按顺序处理，这极大地提高了模型的效率和性能。

话虽如此，我们对 Transformer 架构还有更多的期待，以及它如何继续发展大型语言模型。

对 Transformer 模型的不断改进，包括更好的注意力机制和优化技术，将会带来更准确、更快的模型。
对稀疏变换器和高效注意力机制等新型架构的研究旨在减少计算要求，同时保持或提高性能。

多模式输入的整合

LLM 的未来在于其处理多模态输入的能力，整合文本、图像、音频和其他数据形式，以创建更丰富、更具有情境感知能力的模型。OpenAI 的 CLIP 和 DALL-E 等多模态模型已展现出结合视觉和文本信息的潜力，可实现图像生成、字幕制作等应用。

这些集成使 LLM 能够执行更复杂的任务，例如从文本和视觉提示中理解上下文，这最终使它们更加通用和强大。

法学硕士的未来

进步从未停止，随着 LLM 创建者计划将更多创新技术和系统融入其工作，进步将不断加快。LLM 的改进并非每次都需要更复杂的计算或更深入的概念理解。一项关键改进是开发更小、更用户友好的模型。

虽然这些模型可能无法与 GPT-4 和 LLaMA 3 等“巨型 LLM”的有效性相媲美，但重要的是要记住，并非所有任务都需要大量复杂的计算。尽管规模庞大，但像 Mixtral 8x7B 和 Mistal 7B 这样的先进小型模型仍然可以提供令人印象深刻的性能。以下是一些有望推动 LLM 发展和改进的关键领域和技术：

1. 混合专家（MoE）

MoE 模型使用动态路由机制，为每个输入仅激活模型参数的子集。这种方法允许模型高效扩展，根据输入上下文激活最相关的“专家”，如下所示。MoE 模型提供了一种在不按比例增加计算成本的情况下扩展 LLM 的方法。通过在任何给定时间仅利用整个模型的一小部分，这些模型可以使用更少的资源，同时仍提供出色的性能。