引言
自2022年底，OpenAI推出chatGPT之后，再到更新至GPT-4版本，在展示过它的能力之后，不论是哪个行业的人群，都被震惊了，很多人都称AI将是新一代工业革命。
而我作为一个前端开发工程师，在了解过它的能力之后，很震撼这样一个技术的诞生，同时也有一些担忧，对于AI技术的高门槛以及现在传统开发中还没有找到可以将它落地的场景。
本文也是我在了解相关AI过程中一篇基础的科普向文章 Large Language Models: Complete Guide in 2023 (aimultiple.com) 分享给大家，希望可以让大家对GPT这种大语言模型有一个最基本的概念，正文使用DeepL基于深度学习和神经网络的AI翻译。
同时也分享一点目前我个人的观点，首先在未来大部分企业都难以具备这种大模型的能力，它将会以一种基础能力被AI巨头开放出来，供开发者来开发应用层。
另一方面各企业将会开发一些小模型，垂直于自己的业务场景。
我觉得在PC端将会有一些更好的落地场景，因为模型运行对于内存的占用很大，对计算能力的需求也比较高，WebGL和WebAssembly将会有更大的发展空间，因为它可以更好的调用GPU、CPU的能力以及内存管理，同时模型的大小剪裁和部署将会重点（虽然现在也是），因为浏览器可以使用的内存空间是很有限的。对于这一块可以尝试Transformer.js，它可以在浏览器上跑模型。
正文
最近，大型语言模型（LLMs）引发了大量热议。这种需求使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于2023年2月推出，也说明了这一点。
语言模型也为企业带来新的可能性，因为它们可以：
- 实现流程自动化
- 节省时间和金钱
- 推动个性化
- 提高任务的准确性
1. 什么是大型语言模型
大型语言模型（LLMs）是在自然语言处理（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：
- Fine-tuning
- In-context learning
- Zero-/one-/few-shot learning
这些模型可以适用于下游（特定）任务。
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，可以快速转化到业务采用和提供强大的网络安全。这类语言模型有（仅罗列部分）：
* 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生成式人工智能。
2. 语言模型的使用案例有哪些？
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、虚拟助手和对话式人工智能
* 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
* 欺诈检测
* 代码生成
3. 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，是人工智能和机器学习的一个子集。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。
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，为特定的用例进行微调。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，是一种更便宜的方法。
更多信息，请查看2023年的大型语言模型训练一文。
4. 大型语言模型的4个好处
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减少人工劳动和成本
语言模型可用于自动化许多过程，例如：
- 情感分析
- 客户服务
- 内容创作
- 欺诈检测
- 预测和分类
将这些任务自动化，可以减少人工和相关成本。
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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。
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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信息并做出明智的决定。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。
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提高任务的准确性
大型语言模型能够处理大量的数据，这可以提高预测和分类任务的准确性。模型再利用这些处理好的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用户评论，以了解每条评论背后的情感，从而提高判断客户评论是正面的、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。
5.语言模型的挑战和限制
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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，模型会出现虚假信息。
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上下文窗口
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
token作为输入。例如，ChatGPT的限制是2048 个token（大约1500个单词），这意味着ChatGPT无法对超出这个输入范围的内容进行理解，也无法为超过2048个token限制的输入产生输出。 -
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。 -
环境影响
Megatron-Turing是用数百台NVIDIA DGX A100 多GPU服务器开发的，每台服务器的耗电量高达6.5千瓦。伴随着大量的电力来冷却这个巨大的框架，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。
引用：
Large Language Models: Complete Guide in 2023 (aimultiple.com)
