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大型语言模型(LLMs)是什么及应用、优势和挑战

大型语言模型(LLMs)是什么及应用、优势和挑战

近几个月来,大型语言模型(LLMs)引起了很多人的热议(见图1)。这种需求导致了利用语言模型的网站和解决方案的不断发展。ChatGPT在2023年1月创下了用户群增长最快的记录,证明了语言模型将继续存在。谷歌对ChatGPT的回答Bard是在2023年2月推出的,这也说明了这一点。

大型语言模型(LLMs)是什么及应用、优势和挑战

图1:”大型语言模型 “的搜索量

语言模型也为企业带来了新的可能性,因为它们可以:

  • 实现流程
  • 节省时间和金钱
  • 推动个性化
  • 提高任务的准确性

然而,大型语言模型是计算机科学的一个新发展。正因为如此,许多人可能不了解这种模型的最新情况。我们写这篇文章是为了让好奇的人们了解大型语言模型:

  • 定义
  • 实例
  • 使用案例
  • 训练
  • 效益
  • 挑战

什么是大型语言模型?

大型语言模型(LLMs)是什么及应用、优势和挑战

图2:(来源: ArXiv)

大型语言模型(LLMs)是在(NLP)和自然语言生成(NLG)任务中利用深度学习的基础模型。为了帮助它们学习语言的复杂性和联系,大型语言模型在大量的数据上进行了预训练。使用的技术,如:

  • 微调
  • 语境中学习
  • 零/一/few-shot学习

这些模型可以适用于下游(特定)任务(见图2)。

LLM本质上是一个基于Transformer的神经网络,由谷歌工程师在2017年一篇题为 “Attention is All You Need “的文章中介绍。一个模型的先进性和性能可以通过它有多少个参数来判断。一个模型的参数是它在生成输出时考虑的因素数量。

大型语言模型实例

有许多开源的语言模型可以在内部或私有云中部署,这意味着快速的业务采用和强大的网络安全。这类的一些大型语言模型有:

  • BLOOM
  • NeMO LLM
  • XLM-RoBERTa
  • XLNet
  • Cohere
  • GLM-130B

大多数领先的语言模型开发者都是美国人,但中国和欧洲也有成功的例子,因为他们正在努力追赶

你可以查看我们关于大型语言模型实例的文章,了解更多信息。

语言模型的用例有哪些?

大型语言模型可以应用于各种用例和行业,包括医疗、零售、科技等等。以下是所有行业都存在的用例:

  • 文本总结
  • 文本生成
  • 情感分析
  • 内容创作
  • 聊天机器人、虚拟助手和对话式
  • 命名实体识别
  • 语音识别和合成
  • 图像注解
  • 文本到语音的合成
  • 拼写纠正
  • 机器翻译
  • 推荐系统
  • 欺诈行为检测
  • 生成

大型语言模型是如何训练的

大型语言模型是深度学习神经网络,是人工智能和的一个子集。大型语言模型首先被预训练,以便它们学习基本的语言任务和功能。预训练是需要大量计算能力和尖端硬件的步骤。

大型语言模型(LLMs)是什么及应用、优势和挑战

图2:预训练与微调

大型语言模型(LLMs)是什么及应用、优势和挑战

图3:预训练与微调(来源: medium.com)

一旦模型经过预训练,就可以用特定任务的新数据对其进行训练,为特定的使用案例进行微调。微调方法具有很高的计算效率,因为它需要更少的数据和功率,使其成为一种更便宜的方法(见图3)。

更多信息,请查看我们的 “大型 “文章。

大型语言模型的4个优势

1- 减少人工劳动和成本

语言模型可用于实现许多过程的自动化,例如:

  • 情感分析
  • 顾客服务
  • 内容创作
  • 欺诈检测
  • 预测和分类

这类任务的自动化导致了人工劳动和相关成本的减少。

2- 提高可用性、个性化和客户满意度

许多客户希望企业能够全天候提供服务,这可以通过利用语言模型的聊天机器人和虚拟助理来实现。通过自动化的内容创建,语言模型可以通过处理大量的数据来了解客户的行为和偏好,从而推动个性化的发展。客户满意度和积极的品牌关系将随着可用性和个性化的服务而增加。

3- 节省时间

语言模型系统可以使营销、销售、人力资源和客户服务的许多过程自动化。例如,语言模型可以帮助进行数据输入、客户服务和文件创建,使员工腾出时间从事需要人类专业知识的更重要的工作。

语言模型可以为企业节省时间的另一个领域是对大量数据的分析。有了处理大量信息的能力,企业可以迅速从复杂的数据集中提取洞察力,并做出明智的决定。这可以提高运营效率,更快地解决问题,并做出更明智的商业决策。

提高任务的准确性

大型语言模型能够处理大量的数据,这导致预测和分类任务的准确性提高。这些模型利用这些信息来学习模式和关系,这有助于它们做出更好的预测和分组。

例如,在情感分析中,大型语言模型可以分析数以千计的客户评论,以了解每条评论背后的情感,从而提高确定客户评论是正面的、负面的还是中性的准确性。这种准确性的提高在许多商业应用中是至关重要的,因为小的错误会产生重大影响。

语言模型的挑战和限制

1- 可靠性和偏见

语言模型的能力受限于它们所训练的文本训练数据,这意味着它们对世界的认识是有限的。模型学习训练数据中的关系,而这些关系可能包括:

  • 虚假信息
  • 种族、性别和性的偏见
  • 有毒的语言

当训练数据没有被检查和标记时,语言模型已经被证明会做出种族主义或性别歧视的评论。

也有一些情况下,模型会呈现虚假信息。

2- 语境窗口

每个大型语言模型只有一定的内存,所以它只能接受一定数量的令牌作为输入。例如,ChatGPT的限制是2048个令牌(大约1500个词),这意味着ChatGPT无法对输入进行理解,也无法为超过2048个令牌限制的输入生成输出。

3- 系统成本

开发大型语言模型需要大量投资,包括计算机系统、人力资本(工程师、研究人员、科学家等)和电力。由于是资源密集型,使得大型语言模型的开发只适用于拥有巨大资源的巨大企业。据估计,英伟达和微软的Megatron-Turing,项目总成本接近1亿美元。

4- 环境影响

Megatron-Turing是用数百台NVIDIA DGX A100多GPU服务器开发的,每台的耗电量高达6.5千瓦。伴随着大量的电力来冷却这个巨大的,这些模型需要大量的电力,并留下了大量的碳足迹。

根据一项研究,在GPU上训练BERT(谷歌的LLM)大致相当于一次跨美国的飞行。

  1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, L., & Polosukhin, I. (2017, December 6). “Attention is All You Need“. arXiv.org. Retrieved February 10, 2023, from https://arxiv.org/abs/1706.03762
  2. Simon, J. (October 26, 2021). “Large Language Models: A New Moore's Law?“. Hugging Face – The AI community building the future. Retrieved February 10, 2023, from https://huggingface.co/blog/large-language-models
  3. Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019, June 5). “Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP“. arXiv.org. Retrieved February 10, 2023, from https://arxiv.org/abs/1906.02243

原文地址:https://www.wbolt.com/large-language-models.html

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