39、大型语言模型：原理、训练与应用探索

大型语言模型：原理、训练与应用探索

在当今的科技领域，人工智能的发展日新月异，大型语言模型（LLMs）更是成为了备受瞩目的焦点。从早期图灵对机器智能的思考，到如今ChatGPT等模型的广泛应用，LLMs正深刻地改变着我们与计算机交互的方式。本文将深入探讨LLMs的相关知识，包括其背景、歧义解决、训练方法以及应用场景。

1. 背景知识

在探讨大型语言模型之前，我们先来了解一些关键的背景信息。ChatGPT作为近年来备受关注的AI产品，它并非凭空出现，而是源于长期以来对话式代理技术的发展。它是基于Transformer架构的GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型的产物。

1.1 生成式AI与大型语言模型

在自然语言处理（NLP）领域，生成式AI是一个重要的概念。与传统的预测性任务（如情感分析）不同，生成式AI不仅能生成文本作为分类任务的预测结果，还能生成长篇的文本段落。由于其规模庞大，这些生成式语言模型也被称为大型语言模型。

这些模型使用Transformer架构的解码器块来根据文本输入生成输出文本，因此也被称为解码器专用语言模型。在本文中，我们将解码器专用的大型语言模型简称为LLMs。

1.2 提示（Prompt）的概念

在LLM的世界里，输入和输出分别被称为提示和响应。在推理时，提示作为输入提供给LLM。提示在LLM的使用中起着关键作用，我们将在后续的应用部分详细讨论其具体用法。

同时，NLP社区对于这些模型是否真正“理解”语言存在着持续的争论。虽然这些模型的文本输出可能对人类读者有用且连贯，但这可能只是一种理解的假象。本文将聚焦