法學碩士 (LLM) 的歷史與未來

Andrew 更新時間 2025年1月14日

快连VPN:速度和安全性最佳的VPN服务

免费试用了解更多

大型語言模型的起源和演變：從神經網絡到 transformer大型語言模型的誕生並非憑空而來。最初的語言模型概念誕生於基於規則的自然語言處理系統。這些系統遵循預定義的規則，根據文本輸入做出決策。隨着神經網絡的出現，計算機能夠更有效地處理順序數據，爲會話式人工智能的誕生奠定了基礎。隨着嵌入技術的應用，計算機學會了理解句子中單詞的含義。然而，將嵌入存儲在內存中的需求催生了 lstm 和 gru 等架構，這些架構後來被 transformer 模型超越。transformer 引入了注意力機制，該機制使模型能夠專注於輸入序列的不同部分。現代大型語言模型的進步谷歌的 bert 和 openai 的 gpt 系列模型引領了大型語言模型的發展。bert 專注於上下文理解，而 gpt 則以其生成文本的能力而聞名。兩者的結合催生了 chatgpt 等開創性的聊天機器人。推動大型語言模型未來的技術不斷進步的硬件、算法和多模態輸入的整合，正在推動大型語言模型的發展。混合專家、檢索增強生成系統和元學習等技術，有望進一步提升模型的準確性、效率和通用性。結論大型語言模型是當今人工智能領域的巔峯之作。隨着技術的不斷發展，這些模型將繼續變得更加複雜和強大，爲創新和前進開啓無限可能。

法學碩士 (LLM) 的起源：NLP 和神經網絡

大型語言模型的創建並非一朝一夕之功。值得注意的是，語言模型的第一個概念始於被稱爲自然語言處理的基於規則的系統。這些系統遵循預定義的規則，根據文本輸入做出決策並推斷結論。這些系統依賴於 if-else 語句處理關鍵字信息並生成預定的輸出。想象一下決策樹，如果輸入包含 X、Y、Z 或無，則輸出是預定的響應。例如：如果輸入包含關鍵字“母親”，則輸出“你母親怎麼樣？”否則，輸出“你能詳細說明一下嗎？”

早期最大的進步是神經網絡，1943 年，數學家沃倫·麥卡洛克 (Warren McCulloch) 受人類大腦神經元的啓發，首次提出了神經網絡。神經網絡甚至比“人工智能”一詞的出現早了大約 12 年。每層的神經元網絡都以特定的方式組織，其中每個節點都具有決定其在網絡中重要性的權重。最終，神經網絡打開了緊閉的大門，爲人工智能的永久發展奠定了基礎。

LLM 的演變：嵌入、LSTM、注意力和 Transformer

計算機無法像人類一樣理解句子中單詞的含義。爲了提高計算機對語義分析的理解能力，必須首先應用詞嵌入技術，該技術允許模型捕捉相鄰單詞之間的關係，從而提高各種 NLP 任務的性能。然而，需要有一種將詞嵌入存儲在內存中的方法。

長短期記憶 (LSTM) 和門控循環單元 (GRU) 是神經網絡的重大飛躍，能夠比傳統神經網絡更有效地處理順序數據。雖然 LSTM 不再使用，但這些模型爲更復雜的語言理解和生成任務鋪平了道路，最終催生了 Transformer 模型。

現代 LLM：注意力機制、Transformers 和 LLM 變體

注意力機制的引入改變了遊戲規則，使模型能夠在進行預測時關注輸入序列的不同部分。Transformer 模型於 2017 年在開創性的論文《注意力就是你所需要的一切》中引入，它利用注意力機制同時處理整個序列，大大提高了效率和性能。這八位谷歌科學家沒有意識到他們的論文會對當今的人工智能產生如此大的影響。

繼該論文之後，谷歌開發了 BERT（2018），並被譽爲所有 NLP 任務的基準，作爲衆多項目使用的開源模型，使 AI 社區得以建立項目並發展壯大。其對上下文理解的專長、預訓練特性和微調選項以及 Transformer 模型的演示爲更大的模型奠定了基礎。

除了 BERT，OpenAI 還發布了 GPT-1，這是其 Transformer 模型的第一個迭代版本。GPT-1（2018 年）最初有 1.17 億個參數，隨後是 GPT-2（2019 年），參數數量大幅躍升至 15 億個，而 GPT-3（2020 年）則繼續發展，擁有 1750 億個參數。兩年後的 2022 年 11 月 30 日，OpenAI 基於 GPT-3 的開創性聊天機器人 ChatGPT 發佈，這標誌着一股巨大的熱潮，真正實現了強大 AI 模型的民主化。瞭解BERT 和 GPT-3 之間的區別。

哪些技術進步正在推動法學碩士的未來？

硬件的進步、算法和方法的改進以及多模態的集成都促進了大型語言模型的發展。隨着行業找到有效利用 LLM 的新方法，持續的進步將適應每個應用程序，並最終徹底改變計算格局。

硬件的進步

改進 LLM 最簡單直接的方法是改進模型運行的實際硬件。圖形處理單元 (GPU) 等專用硬件的發展大大加速了大型語言模型的訓練和推理。GPU 憑藉其並行處理能力，已成爲處理 LLM 所需的海量數據和複雜計算的必備工具。

OpenAI 使用 NVIDIA GPU 爲其 GPT 模型提供支持，並且是首批 NVIDIA DGX 客戶之一。他們的關係從 AI 的出現一直延續到 AI 的延續，首席執行官親手交付了第一臺 NVIDIA DGX-1，以及最新的 NVIDIA DGX H200。這些 GPU 集成了大量內存和並行計算，以實現訓練、部署和推理性能。

算法和架構的改進

Transformer 架構因能夠協助 LLM 而聞名。該架構的引入對於 LLM 的進步至關重要。它能夠同時處理整個序列，而不是按順序處理，這極大地提高了模型的效率和性能。

話雖如此，我們對 Transformer 架構還有更多的期待，以及它如何繼續發展大型語言模型。

對 Transformer 模型的不斷改進，包括更好的注意力機制和優化技術，將會帶來更準確、更快的模型。
對稀疏變換器和高效注意力機制等新型架構的研究旨在減少計算要求，同時保持或提高性能。

多模式輸入的整合

LLM 的未來在於其處理多模態輸入的能力，整合文本、圖像、音頻和其他數據形式，以創建更豐富、更具有情境感知能力的模型。OpenAI 的 CLIP 和 DALL-E 等多模態模型已展現出結合視覺和文本信息的潛力，可實現圖像生成、字幕製作等應用。

這些集成使 LLM 能夠執行更復雜的任務，例如從文本和視覺提示中理解上下文，這最終使它們更加通用和強大。

法學碩士的未來

進步從未停止，隨着 LLM 創建者計劃將更多創新技術和系統融入其工作，進步將不斷加快。LLM 的改進並非每次都需要更復雜的計算或更深入的概念理解。一項關鍵改進是開發更小、更用戶友好的模型。

雖然這些模型可能無法與 GPT-4 和 LLaMA 3 等“巨型 LLM”的有效性相媲美，但重要的是要記住，並非所有任務都需要大量複雜的計算。儘管規模龐大，但像 Mixtral 8x7B 和 Mistal 7B 這樣的先進小型模型仍然可以提供令人印象深刻的性能。以下是一些有望推動 LLM 發展和改進的關鍵領域和技術：

1. 混合專家（MoE）

MoE 模型使用動態路由機制，爲每個輸入僅激活模型參數的子集。這種方法允許模型高效擴展，根據輸入上下文激活最相關的“專家”，如下所示。MoE 模型提供了一種在不按比例增加計算成本的情況下擴展 LLM 的方法。通過在任何給定時間僅利用整個模型的一小部分，這些模型可以使用更少的資源，同時仍提供出色的性能。