大語(yǔ)言模型有什么用途？

大語(yǔ)言模型能夠識(shí)別、總結(jié)、翻譯、預(yù)測(cè)和生成文本及其它形式的內(nèi)容。

AI 應(yīng)用正在被應(yīng)用于總結(jié)文章、撰寫(xiě)故事和進(jìn)行長(zhǎng)對(duì)話，而大語(yǔ)言模型在其中發(fā)揮了重要作用。

大語(yǔ)言模型（LLM）是一種深度學(xué)習(xí)算法，能夠基于從海量數(shù)據(jù)集中獲得的知識(shí)，識(shí)別、總結(jié)、翻譯、預(yù)測(cè)和生成文本以及其它形式的內(nèi)容。

大語(yǔ)言模型是 Transformer 模型最成功的應(yīng)用之一。它們不僅用于向 AI 教授人類(lèi)語(yǔ)言，還用于理解蛋白質(zhì)、編寫(xiě)軟件代碼等等。

除了加速翻譯、聊天機(jī)器人和 AI 助手等自然語(yǔ)言處理應(yīng)用，大語(yǔ)言模型還可用于醫(yī)療、軟件開(kāi)發(fā)以及許多其他領(lǐng)域。

大語(yǔ)言模型有什么用途？

語(yǔ)言這一概念不局限于描述人類(lèi)間的交流。

代碼是計(jì)算機(jī)的語(yǔ)言。蛋白質(zhì)和分子序列是生物學(xué)的語(yǔ)言。大語(yǔ)言模型可用于諸如此類(lèi)的語(yǔ)言或需要不同類(lèi)型交流的場(chǎng)景。

這些模型擴(kuò)大了 AI 在各個(gè)行業(yè)和各類(lèi)企業(yè)中的影響范圍，有望帶來(lái)新一輪的研究、創(chuàng)造力和生產(chǎn)力提升，因?yàn)樗鼈冇兄跒槭澜缟献罴值膯?wèn)題提供復(fù)雜的解決方案。

例如，使用大語(yǔ)言模型的 AI 系統(tǒng)可以從分子和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中學(xué)習(xí)，然后利用這些知識(shí)提供可行的化合物，幫助科學(xué)家開(kāi)發(fā)突破性的疫苗或治療方法。

大語(yǔ)言模型也有助于創(chuàng)建全新的搜索引擎，輔導(dǎo)聊天機(jī)器人，以及歌曲、詩(shī)歌、故事和營(yíng)銷(xiāo)材料的創(chuàng)作工具等等。

大語(yǔ)言模型的工作原理

大語(yǔ)言模型從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。顧名思義，大語(yǔ)言模型的核心是訓(xùn)練中使用的大型數(shù)據(jù)集。但隨著 AI 的發(fā)展，“大”的定義也在不斷擴(kuò)展。

現(xiàn)在，大語(yǔ)言模型通常是在足夠大的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的，這些數(shù)據(jù)集幾乎包含了很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)在互聯(lián)網(wǎng)上編寫(xiě)的所有內(nèi)容。

當(dāng)海量的文本通過(guò)使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式輸入到 AI 算法中，模型將獲得一個(gè)數(shù)據(jù)集，但沒(méi)有明確的指示說(shuō)明如何處理這些數(shù)據(jù)。然而，通過(guò)這種數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的方法，大語(yǔ)言模型可以學(xué)習(xí)單詞，以及單詞之間的關(guān)系和背后的概念。例如，它可以根據(jù)上下文學(xué)會(huì)區(qū)分“皮毛”一詞的兩種含義。

正如掌握一門(mén)語(yǔ)言的人可以猜測(cè)句子或段落的下文，甚至想出新的單詞或概念一樣，大語(yǔ)言模型可以用其掌握的知識(shí)來(lái)預(yù)測(cè)和生成內(nèi)容。

大語(yǔ)言模型也可以針對(duì)特定使用場(chǎng)景進(jìn)行定制，包括通過(guò)微調(diào)或提示微調(diào)等技術(shù)。在這個(gè)過(guò)程中，通過(guò)提供少量需要聚焦的數(shù)據(jù)，就能針對(duì)特定應(yīng)用對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。

由于在并行處理序列時(shí)擁有極高的計(jì)算效率，Transformer 模型架構(gòu)是那些最大最強(qiáng)的大語(yǔ)言模型背后的構(gòu)建模塊。

大語(yǔ)言模型的主要應(yīng)用

在搜索引擎、自然語(yǔ)言處理、醫(yī)療、機(jī)器人和代碼生成等領(lǐng)域，大語(yǔ)言模型正在解鎖新的可能性。

流行的 ChatGPT AI 聊天機(jī)器人是大語(yǔ)言模型其中的一個(gè)應(yīng)用。它可以用于大量的自然語(yǔ)言處理任務(wù)。

大語(yǔ)言模型還有數(shù)不勝數(shù)的使用場(chǎng)景，包括：

通過(guò)動(dòng)態(tài)聊天機(jī)器人、AI 助手等，零售商和其它服務(wù)提供商可以利用大語(yǔ)言模型來(lái)提供更好的客戶(hù)體驗(yàn)。

搜索引擎可以使用大語(yǔ)言模型來(lái)提供更直接、更人性化的答案。

生命科學(xué)研究人員可以訓(xùn)練大語(yǔ)言模型來(lái)理解蛋白質(zhì)、分子、DNA 和 RNA。

開(kāi)發(fā)人員可以利用大語(yǔ)言模型來(lái)編寫(xiě)軟件，并教機(jī)器人執(zhí)行物理任務(wù)。

營(yíng)銷(xiāo)人員可以訓(xùn)練大語(yǔ)言模型，將客戶(hù)反饋和需求整理分組或根據(jù)產(chǎn)品說(shuō)明將產(chǎn)品細(xì)分到不同的品類(lèi)。

金融顧問(wèn)可以使用大語(yǔ)言模型來(lái)總結(jié)財(cái)報(bào)電話會(huì)議和生成重要會(huì)議的記錄。信用卡公司可以使用大語(yǔ)言模型進(jìn)行異常檢測(cè)和欺詐分析，保護(hù)消費(fèi)者。

法律團(tuán)隊(duì)可以使用大語(yǔ)言模型來(lái)幫助進(jìn)行法律釋義和撰寫(xiě)文書(shū)。

在生產(chǎn)環(huán)境中高效地運(yùn)行這些龐大的模型需要大量資源和專(zhuān)業(yè)知識(shí)，并且還存在其它挑戰(zhàn)。因此，很多企業(yè)轉(zhuǎn)向?NVIDIA Triton?推理服務(wù)器，該軟件幫助實(shí)現(xiàn)模型部署的標(biāo)準(zhǔn)化，并在生產(chǎn)環(huán)境中提供快速可擴(kuò)展的AI。

何時(shí)使用自定義大語(yǔ)言模型

許多機(jī)構(gòu)希望使用根據(jù)自己的使用場(chǎng)景和品牌習(xí)慣而定制的大語(yǔ)言模型。這些模型基于特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行定制，讓企業(yè)有機(jī)會(huì)改善內(nèi)部運(yùn)營(yíng)并提供全新客戶(hù)體驗(yàn)。定制模型比通用大語(yǔ)言模型更小、更高效、更快。

對(duì)于涉及大量專(zhuān)有數(shù)據(jù)的應(yīng)用，定制模型提供了最佳解決方案。定制大語(yǔ)言模型的一個(gè)例子是 BloombergGPT，它由 Bloomberg 自主開(kāi)發(fā)，擁有 500 億個(gè)參數(shù)，專(zhuān)門(mén)針對(duì)金融應(yīng)用。

在哪里可以找到大語(yǔ)言模型

2020 年 6月，OpenAI 發(fā)布了 GPT-3 服務(wù)，其背后是一個(gè) 1750 億參數(shù)模型，可以根據(jù)簡(jiǎn)短的書(shū)面提示來(lái)生成文本和代碼。

2021 年，NVIDIA 和微軟開(kāi)發(fā)了 Megatron-Turing NLG 530B ，這是世界上最大的閱讀理解和自然語(yǔ)言推理模型之一，可以進(jìn)行生成摘要和內(nèi)容等任務(wù)。

HuggingFace 于 2022 年推出了 BLOOM，這是一個(gè)開(kāi)放的大語(yǔ)言模型，能夠生成 46 種自然語(yǔ)言和十幾種編程語(yǔ)言的的文本。

另一個(gè)大語(yǔ)言模型 Codex 可以幫助軟件工程師和其他開(kāi)發(fā)人員把文本轉(zhuǎn)化為代碼。

NVIDIA 提供了可簡(jiǎn)化大語(yǔ)言模型構(gòu)建和部署的工具：

NVIDIA NeMo LLM 服務(wù)。通過(guò) NVIDIA 托管的 API 或通過(guò)私有云和公有云，該服務(wù)提供了一條快速路徑來(lái)定制大語(yǔ)言模型并大規(guī)模地部署。

NVIDIA NeMo 框架。該框架是 NVIDIA AI 平臺(tái)的一部分，實(shí)現(xiàn)了輕松快速且經(jīng)濟(jì)高效的訓(xùn)練和部署大語(yǔ)言模型。NeMo 專(zhuān)為開(kāi)發(fā)企業(yè)級(jí)應(yīng)用而設(shè)計(jì)，為自動(dòng)化分布式數(shù)據(jù)處理提供了端到端的工作流；訓(xùn)練大規(guī)模定制模型，包括 GPT-3 和 T5；以及大規(guī)模地部署這些模型以進(jìn)行推理。

NVIDIA BioNeMo 是針對(duì)特定領(lǐng)域的托管服務(wù)和框架，適用于蛋白質(zhì)組學(xué)、小分子、DNA 和 RNA 領(lǐng)域的大語(yǔ)言模型。它基于 NVIDIA NeMo 構(gòu)建，用于在超算規(guī)模上訓(xùn)練和部署大型生物分子 Transformer AI 模型。

大語(yǔ)言模型面臨的挑戰(zhàn)

擴(kuò)展和維護(hù)大語(yǔ)言模型不是一件容易的事情，而且花費(fèi)不菲。

構(gòu)建一個(gè)基礎(chǔ)大語(yǔ)言模型通常需要長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的訓(xùn)練時(shí)間和數(shù)百萬(wàn)美元資金。

由于大語(yǔ)言模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)人員和企業(yè)可能會(huì)發(fā)現(xiàn)：獲取足夠大的數(shù)據(jù)集是一大挑戰(zhàn)。

由于其規(guī)模龐大，部署大語(yǔ)言模型需要專(zhuān)業(yè)技術(shù)知識(shí)，包括對(duì)深度學(xué)習(xí)、Transformer 模型和分布式軟硬件的深刻理解。

許多科技領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)正在努力推進(jìn)開(kāi)發(fā)并建立資源，以擴(kuò)大大語(yǔ)言模型的適用范圍，使消費(fèi)者和各種規(guī)模的企業(yè)都能從中受益。