?大型語言模型(LLM)是現(xiàn)代科技的奇跡。它們的功能復(fù)雜，規(guī)模龐大，并且具有開創(chuàng)性的進展。本文將探索LLM的歷史和未來。

一、LLM的起源：NLP和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

大型語言模型(LLM)的創(chuàng)建并非一蹴而就。語言模型的第一個概念始于被稱為自然語言處理(NLP)的基于規(guī)則的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)遵循預(yù)定義的規(guī)則，根據(jù)文本輸入做出決策并推斷結(jié)論。這些系統(tǒng)依靠if-else語句處理關(guān)鍵字信息，并生成預(yù)定的輸出。可以將其想象成一個決策樹，如果輸入包含X、Y、Z或沒有包含這些字母，則輸出則是預(yù)先確定的響應(yīng)。例如：如果輸入包含關(guān)鍵字“母親(mother)”，則輸出“你母親怎么樣了?(How is your mother)”。否則，輸出“你能詳細說明一下嗎?”

最早取得的重大進展的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。1943年，數(shù)學家沃倫·麥卡洛克受到人腦神經(jīng)元功能的啟發(fā)，首次提出“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”這一概念。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)甚至比“人工智能”這個術(shù)語早了大約12年。每一層的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)都以特定的方式組織，其中每個節(jié)點都有一個權(quán)重，決定了它在網(wǎng)絡(luò)中的重要性。最終，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打開了封閉的大門，為人工智能的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

二、LLM的演化：嵌入、LSTM、注意力與Transformer

計算機無法像人類一樣理解句子中單詞的含義。為了提高計算機對語義分析的理解能力，必須首先應(yīng)用單詞嵌入技術(shù)，該技術(shù)使模型能夠捕獲相鄰單詞之間的關(guān)系，從而提高各種NLP任務(wù)的性能。然而，需要有一種方法將單詞嵌入存儲在內(nèi)存中。

長短期記憶(LSTM)和門控循環(huán)單元(GRU)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中是一個巨大的飛躍，它們能夠比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更有效地處理序列數(shù)據(jù)。雖然LSTM在某些情況下已不再使用，但這些模型為更復(fù)雜的語言理解和生成任務(wù)鋪平了道路，這些任務(wù)最終導致了Transformer模型的誕生。

三、現(xiàn)代LLM：注意力、Transformer和LLM變體

注意力機制的引入改變了游戲規(guī)則，使模型在進行預(yù)測時能夠?qū)Ｗ⒂谳斎胄蛄械牟煌糠?。Transformer模型是谷歌公司8名科學家在2017年發(fā)表的一篇開創(chuàng)性論文《注意力是你所需要的》中引入的，它利用注意力機制同時處理整個序列，極大地提高了效率和性能。而這些科學家當時沒有意識到他們的論文將在創(chuàng)造和開發(fā)人工智能技術(shù)方面產(chǎn)生巨大的影響。

在這篇論文發(fā)表之后，谷歌的BERT在2018年被開發(fā)出來，并被譽為為所有NLP任務(wù)的基線。作為一個開源模型，它被用于眾多項目中，為人工智能社區(qū)提供了構(gòu)建項目和成長的機會。它的場景理解能力，預(yù)先訓練的本質(zhì)和微調(diào)選項，以及Transformer模型的演示，為開發(fā)更大的模型奠定了基礎(chǔ)。

除了BERT之外，OpenAI公司還發(fā)布了GPT-1，這是他們的Transformer模型的第一次迭代。GPT-1擁有1.17億個參數(shù)，隨后GPT-2(2019年發(fā)布)實現(xiàn)了巨大飛躍，參數(shù)量增長至15億個，而GPT-3(2020年發(fā)布)更是達到了驚人的1750億個參數(shù)。OpenAI公司基于GPT-3的聊天機器人ChatGPT在兩年后的2022年11月30日發(fā)布，并引發(fā)巨大的應(yīng)用熱潮，真正實現(xiàn)了強大人工智能模型的民主化。因此，用戶需要了解BERT和GPT-3的區(qū)別。

四、哪些技術(shù)進步正在推動LLM的未來發(fā)展?

硬件的進步、算法和方法的改進以及多模態(tài)的集成都促進了大型語言模型的發(fā)展。隨著業(yè)界找到有效利用LLM的新方法，持續(xù)的進步將為每個應(yīng)用程序量身定制，并最終徹底改變計算領(lǐng)域。

1.硬件的進步

改進LLM的最簡單和最直接的方法是改進模型運行的實際硬件。圖形處理單元(GPU)等專用硬件的發(fā)展顯著地加快了大型語言模型的訓練和推理。GPU具有并行處理能力，已經(jīng)成為處理LLM所需的大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜計算的必要條件。

OpenAI公司使用NVIDIA GPU為其GPT模型提供動力，并成為首批NVIDIA DGX客戶之一。從人工智能的興起到人工智能的持續(xù)發(fā)展，NVIDIA與OpenAI的合作不斷加深，NVIDIA公司首席執(zhí)行官親自交付了首批NVIDIA DGX-1，以及最新的NVIDIA DGX H200。這些GPU內(nèi)置了海量內(nèi)存和并行計算能力，以支持訓練、部署和推理的高性能。

2.算法和架構(gòu)的改進

Transformer架構(gòu)以其對LLM的幫助而著稱。這種架構(gòu)的引入對LLM的發(fā)展至關(guān)重要，它能夠同時而不是順序處理整個序列，極大地提高了模型的效率和性能。

對于Transformer架構(gòu)，以及它如何繼續(xù)發(fā)展大型語言模型，人們?nèi)匀豢梢杂懈嗟钠诖?/p>

• 對Transformer模型不斷改進，包括改進注意力機制和優(yōu)化技術(shù)，將開發(fā)更準確、更快的模型。
• 研究新型架構(gòu)，例如稀疏Transformer和高效注意力機制，旨在減少計算需求的同時保持或提高性能。

3.多模態(tài)輸入的集成

LLM的未來在于它們處理多模態(tài)輸入的能力，整合文本、圖像、音頻和潛在的其他數(shù)據(jù)形式，以創(chuàng)建更豐富、更具場景感知的模型。像OpenAI公司的CLIP和DALL-E這樣的多模態(tài)模型已經(jīng)展示了結(jié)合視覺和文本信息的潛力，使圖像生成、字幕等應(yīng)用成為可能。

這些集成允許LLM執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)，例如從文本和視覺線索中理解場景，這最終使它們更加通用和強大。

五、LLM的未來

這些進步并沒有停止，隨著LLM的創(chuàng)建者計劃在他們的工作中融入更多創(chuàng)新的技術(shù)和系統(tǒng)，還會有更多的進步。并非LLM的每一次改進都需要更高的計算要求或更深入的概念理解。一個關(guān)鍵的改進是開發(fā)更小、更用戶友好的模型。

雖然這些模型可能無法與“Mammoth LLM”(例如GPT-4和LLaMA 3)的有效性相媲美，但重要的是要記住，并非所有任務(wù)都需要大量復(fù)雜的計算。盡管它們的規(guī)模較大，但Mixtral 8x7B和Mistal 7B等先進的較小模型仍然可以提供令人印象深刻的性能。以下是一些有望推動LLM發(fā)展和改進的關(guān)鍵領(lǐng)域和技術(shù)：

1.混合專家(MoE)

混合專家(MoE)模型使用動態(tài)路由機制為每個輸入只激活模型參數(shù)的一個子集。這種方法允許模型有效地擴展，根據(jù)輸入場景激活最相關(guān)的“專家”，如下圖所示。MoE模型提供了一種在不增加計算成本的情況下擴展LLM的方法。通過在任何給定時間僅利用整個模型的一小部分，這些模型可以使用更少的資源，同時仍然提供出色的性能。

2.檢索增強生成(RAG)系統(tǒng)

檢索增強生成(RAG)系統(tǒng)是當前LLM領(lǐng)域的一個非常熱門的話題。這個概念提出了一個問題：當可以簡單地使LLM從外部源檢索所需的數(shù)據(jù)時，為什么要使用更多的數(shù)據(jù)訓練LLM?然后，這些數(shù)據(jù)被用來生成最終答案。

RAG系統(tǒng)通過在生成過程中從大型外部數(shù)據(jù)庫檢索相關(guān)信息來增強LLM。這種集成允許模型訪問并整合最新的和特定領(lǐng)域的知識，從而提高其準確性和相關(guān)性。LLM的生成能力與檢索系統(tǒng)的精度相結(jié)合，產(chǎn)生了一個強大的混合模型，該模型能夠在保持與外部數(shù)據(jù)源同步的同時生成高質(zhì)量的響應(yīng)。

3.元學習

元學習方法使LLM能夠?qū)W習如何學習，從而使它們能夠迅速適應(yīng)新任務(wù)和領(lǐng)域，而所需的訓練量極少。

元學習的概念取決于以下幾個關(guān)鍵概念：

小樣本學習：通過小樣本學習訓練LLM理解和執(zhí)行新任務(wù)，只需幾個例子就可以理解和執(zhí)行新任務(wù)，從而大幅減少了有效學習所需的數(shù)據(jù)量。這使得它們在處理各種場景時具有高度的通用性和高效性。

自監(jiān)督學習：LLM使用大量未標記的數(shù)據(jù)來生成標簽并學習表示。這種形式的學習允許模型創(chuàng)建對語言結(jié)構(gòu)和語義的豐富理解，然后針對特定應(yīng)用進行微調(diào)。

強化學習：在這種方法中，LLM通過與環(huán)境互動并接受獎勵或懲罰形式的反饋來學習。這有助于模型優(yōu)化它們的行為，并隨著時間的推移改進決策過程。

結(jié)論

LLM是現(xiàn)代科技的奇跡。它們的功能復(fù)雜，規(guī)模龐大，并且具有開創(chuàng)性的進展。本文探討了這些非凡進步的未來潛力，從人工智能領(lǐng)域的早期開始，也深入研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機制等關(guān)鍵創(chuàng)新。

本文還研究了用于增強這些模型的多種策略，包括硬件的改進、內(nèi)部機制的改進以及新架構(gòu)的開發(fā)。到目前為止，希望人們對LLM及其在不久的將來的發(fā)展軌跡有了更清晰、更全面的了解。

原文標題：History and Future of LLMs，作者：Kevin Vu

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