5、生成式AI与大语言模型全解析

生成式AI与大语言模型全解析

1. 预训练模型——生成式AI的基石

预训练模型以Transformer架构为基础，经过海量数据的训练，可直接使用或进一步微调。一旦完成预训练，它能以API形式被调用，迅速应用于各类语言处理任务。企业和个人可以轻松地将其集成到自身系统中，如AI辅助编程应用。此外，通过在特定领域数据上进行微调，预训练的大语言模型（LLM）能够在专业领域（如医学或法律文本分析）表现出色，避免了从头开发复杂语言模型的繁琐过程，节省了大量的时间、精力和资源。可以说，预训练模型凭借其基础的语言理解能力，为生成式AI应用的开发搭建了坚实的跳板。

不过，构建和运行LLM成本高昂。据《华尔街日报》报道，2023年初，GitHub Copilot每个用户每月平均亏损超20美元，部分用户甚至让公司每月亏损达80美元。但随着未来生成式AI基础设施的规模化发展，用户成本有望降低。

2. 主要的Transformer系统类型

Transformer系统主要分为生成式预训练Transformer（GPT）和基于Transformer的双向编码器表示（BERT）两种类型。

2.1 GPT

GPT是OpenAI开发的工具，适用于文本创作、信息总结和语言翻译等任务。它基于自回归的LLM架构，通过逐步考虑已输出的内容来生成文本，就像讲故事的人逐字构建故事一样。其强大的能力源于在海量文本数据上的训练，并且使用解码器来生成内容。在AI辅助编程应用中，GPT是主要的Transformer模型，能够根据程序员提供的上下文高效地预测和自动补全代码。

2.2 BERT

BERT采用自编码方法，能够深入理