从零开始：大模型简介与应用|实战系列

实战系列

相信有不少伙伴对大模型有所耳闻，但也是一知半解，也许你知道很重要可以为自己的工作提供帮助但是不知道该如何结合，又或是转行的过程中并不知道从何入手，网上的教程要么不包含具体的操作步骤要么需要好几篇合在一起才能弄清。我们接下来会每周更新一篇文章用尽可能通俗易懂的语言来介绍大模型相关的技术以及应用，并且还有保姆级的实战教程，从0开始教你怎么操作。

今天先用一篇文章简单导入，介绍一下大模型是什么，如何实现的，以及可以用在什么地方，比较适合小小白阅读哦。

大模型是什么

说到大型语言模型 LLM（large language model），大家最熟悉的应该就是 chatGPT 用到的 GPT 系列。LLM 又被统称为 foundation models （基石模型）是指由神经网络组成的语言模型，通常包含数十亿个或更多的参数，是使用自监督学习或半监督学习来训练大量未标记的文本所得。可以捕捉更复杂的模式和关系，从而提供更准确和强大的预测和模式识别能力，有助于解决许多领域的挑战，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。

简单点说大模型就是用大量级数据进行训练，拥有大规模参数，能够处理复杂任务和大规模数据的模型。

工作原理

预训练与微调

由于传统的深度学习在自然语言处理 NLP(Natural Language Processing)领域的表现不佳，预训练模型的思想应运而生。在2018年 Goolge Brain 提出了 BERT 模型，作为第一个广泛应用的基于 Transformer 架构的预训练模型，BERT与大多数预训练模型一样，它通过在大规模无标签的文本数据上进行预训练，学习到丰富的语言知识，并在特定任务上进行微调，取得了极大的成功，预训练模型开始真正的兴起，慢慢成为了 NLP 领域的主流方法之一。

大模型正是采用了预训练模型的方法，通过在大规模未标记数据上进行预训练，通过自监督学习方法来学习语言模式和语义关系，然后在特定任务上进行微调，使其适应具体的应用领域。下面以自然语言处理为例一起了解一下大模型的工作原理。

工作原理如上图所示，概括一下就是将文本生成任务分割成一个个单位（Token）输入到预设好的训练模型中，然后将这些单元转化为特征向量映射到向量空间中（Embedding）；经过由不同的块（Block）构成的神经网络，从而计算出每个单位的分布概率（Prob），并将概率最大即最符合可能结果的 Token 输出，之后生成任务所需的单词或文本（Decoding/Generating）；最后原先输入的 Token 以及输出的 Token 一起输入模型进行自监督训练，对训练模型输出的结果进行验证与微调。

无论是处理语言、文本、图像或是视频，工作原理都大致如此，只不过会根据数据的形式选择对应的分割方式和训练模型。

光看图可能会觉得好多名词一知半解，下面就来解释一下图中的名词都是什么意思。

名词解释

**Token（标记）**表示对文本进行分割和标记后的最小单位；在NLP任务中，将文本划分成标记是为了便于下一步Embedding 将自然语言转化成计算机能够处理和理解的数字。标记可以是单词、数字、标点符号、特殊符号或其他更小的单元，如字符或子词。

Embedding（嵌入**）**表示将离散的符号或标记（如单词、字符、子词等）映射到连续向量空间的过程；嵌入技术的目标是通过这种映射将文本中的符号转换成数值化的表示，使得计算机可以更好地理解和处理文本。

**Block（块）**表示模型中的一个基本组成单元或层；例如，在Transformer模型中，每个块由多头自注意力层和前馈神经网络层组成。这些块在模型中堆叠多次，形成多层的深度神经网络。每个块负责不同的特征提取和表示学习，是构建预训练模型的基本组件。

**Prob（概率）**表示生成文本的概率；在预训练模型中，生成的文本序列是按照一定的概率分布来产生的。模型会为每个单词或标记生成一个概率分布，表示该位置应该是哪个单词或标记的概率。在解码过程中，根据概率分布，选择概率最高的单词或标记作为下一个生成的内容。

**Decoding（解码）**在预训练模型中，是指根据输入的部分文本或标记，使用模型的参数和语言知识来生成下一个单词或标记的过程。解码是预训练模型完成文本生成的重要步骤。在文本生成任务中，解码器通常根据已生成的部分文本和模型的上下文理解能力，逐步生成下一个单词或标记，以生成完整的文本序列。

**Generating（生成）**是指利用预训练模型进行文本生成任务，通过给定一些初始文本或标记，让模型根据其语言知识和上下文理解能力逐步生成连贯的文本序列。生成可以用于各种文本生成任务，如文本摘要、对话生成、翻译等。

大模型能做什么

传统应用场景

大模型和以往的 AI 不同，以往的 AI 往往是擅长专门处理某个领域的的内容，而现在的大模型基本在向着通用人工智能 AGI(Artificial General Intelligence)的方向发展，往往是一个模型能够处理多种数据类型，完成不同方向的任务。

1.自然语言处理：大模型能够更好地理解和生成自然语言文本，从而应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等领域。

2.图像识别与处理：利用大模型，我们可以实现准确和高效的图像分类、目标检测、图像生成等任务，广泛应用于计算机视觉领域。

3.推荐系统：大模型能够通过学习用户行为模式来提供个性化的推荐，帮助用户发现和获取感兴趣的信息和产品。

4.医疗领域：大模型在医学图像分析、疾病预测和诊断支持等方面具有巨大潜力，可以提供更准确和可靠的医疗服务。

5.智能助手：大模型能够提供更自然、智能和贴近人类的对话交互能力，使得智能助手更加智能化和个性化。

6.虚拟现实与增强现实：通过结合大模型和计算机图形学技术，能够实现更逼真和沉浸式的虚拟现实和增强现实体验。

7.自动驾驶：大模型在感知、决策和控制等方面的应用，可以提升自动驾驶系统的安全性和智能化水平。

8.金融风险预测：通过利用大模型分析金融市场的大规模数据和模式，可以提供更精准和实时的金融风险预测。

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