什么是大语言模型以及如何构建自己的大型语言模型？

一、关于大语言模型

LLM 对于无数的应用程序非常有用，如果我们自己从头开始构建一个，那我们可以了解底层的ML技术，并可以根据特定需求定制LLM，但是对资源的需求巨大。大型语言模型是一种 ML 模型，可以执行各种自然语言处理任务，比如创建内容或者将文本从一种语言翻译为另一种语言。 “大”一词描述了语言模型在学习期间可以改变的参数数量，拥有数十亿、百亿、千亿，甚至万亿级别的参数。

大型学习模型必须经过预训练，然后进行微调，以教授人类语言来解决文本分类、文本生成挑战、问题解答和文档摘要。顶级大型语言模型解决各种问题的潜力在金融、医疗保健和娱乐等领域都有应用。这些 LLM 模型服务于一系列 NLP 应用程序，例如人工智能助手、聊天机器人、翻译等。大型语言模型由无数的参数组成，类似于模型在训练过程中学习时收集的记忆。您可以将这些参数视为模型的知识库。

二、Transformer 模型

2017年，论文“ Attention is All You Need ”面世，该论文使用了一种称之为“Transformer”的新颖架构。如今，Transformer 模型是大型语言模型最常见的架构。 Transformer 模型通过对输入进行标记并进行数学方程来识别标记之间的关系来处理数据。这使得计算系统能够看到人类在给出相同查询时会注意到的模式。

此外，Transformer 模型采用自注意力机制，这使得模型比传统的扩展短期记忆模型学习得更快。自注意力允许 Transformer 模型封装序列的不同部分或完整的句子，以创建预测。

Transformer 模型在自然语言处理中发挥了重要作用。随着这项革命性技术出现并涌现了无数的大语言模型，如果对于大语言模型感兴趣，肯定要了解这项技术的工作原理。尤其重要的是了解这些模型如何处理自然语言查询，使它们能够准确地响应人类的问题和请求。

三、大型语言模型的关键要素

大型语言模型由多个神经网络层组成。这些定义的层协同工作来处理输入文本并创建所需的内容作为输出。

嵌入层：是大型学习模型的关键要素。嵌入层接受输入（单词序列），并将每个单词转换为向量表示。单词的这种向量表示捕获了单词的含义以及它与其他单词的关系。
前馈层：LLM 的前馈层由几个完全连接的层组成，用于转换输入嵌入。在执行此操作时，这些层允许模型提取更高级别的抽象，即通过文本输入确认用户的意图。
循环层：循环层允许LLM学习依赖性并生成语法正确且语义有意义的文本。
注意力机制：大语言模型中的注意力机制允许人们关注输入文本的单个元素，以验证其与手头任务的相关性。此外，这些层使模型能够创建最精确的输出。

四、大型语言模型的类型

通常，大型语言模型是根据它们所做的任务进行分类的：

Autoregressive LLMs、Transformer-Based LLMs、Multilingual Models、Hybrid Models

1、Autoregressive LLMs

大型学习模型经过训练用来生成自然语言文本。

属于此类别的大型学习模型有 Transformers、LaMDA、XLNet、BERT 和 GPT-3。

GPT - 3 - GPT-3 是一种革命性的语言模型，有可能根据所提供的描述提供高质量和类似人类的文本。此外，GPT-3 使用数十亿个参数和技术来创建类似人类的句子。
LaMDA - LaMDA 经过训练可以创建不同的创意文本模式，如诗歌、代码、脚本、音乐作品、电子邮件、信件等，并非正式地回答您的问题。
XLNet - XLNet 是一种自回归语言模型，可以理解文本序列的无监督表示。

2、Transformer-Based LLMs

主要可以用来对话，此类LLM 列表有ChatGPT、BERT、BARD、InstructorGPT、Falcon-40B-instruct 等。

BERT - BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）是一种动态自回归LLM，适用于深度神经工作。它的主要重点是理解单词之间的关系，而不是关注一个单词的含义。

3、Multilingual Models

多语言模型在不同的语言数据集上进行训练，可以处理和生成不同语言的文本。它们对于跨语言信息检索、多语言机器人或机器翻译等任务很有帮助。

XLM - XLM 是 Facebook 创建的跨语言语言模型。

4、Hybrid Models

混合模型是不同架构的混合体，以提高性能。例如，将基于变压器的架构和循环神经网络（RNN）相结合以进行顺序数据处理。

UniLM（统一语言模型）是一种混合大型语言模型，结合了自回归和序列到序列建模方法。

五、如何构建大型语言模型？

我们将使用 TensorFlow 或 PyTorch 等机器学习框架来创建模型。这些框架提供了用于创建和培训LLM的预构建工具和库，因此几乎不需要重新发明轮子。

我们首先概述LLM的架构。另外，您需要选择要使用的模型类型，例如循环神经网络变压器，以及层数和每层中的神经元数量。

接下来是使用收集的预处理数据来训练模型。

不同类型的LMM的训练是不同的。假设你想建立一个生成自然语言文本的LLM；与对话优化的LLM相比，方法将完全不同。

1、Autoregressive LLMs

第 1 步：收集数据集

第 2 步：数据集预处理和清理

接下来是数据集预处理和清理步骤。由于数据集是从众多网页和不同来源爬取的，因此数据集很可能包含各种但细微的差异。因此，消除这些细微差别并为模型训练创建高质量的数据集至关重要。

首先，实际步骤取决于您当前正在处理的数据集。

标准预处理措施包括：

解决拼写错误。
删除有偏见的数据。
将表情符号转换为对应的文本。
删除数据重复。

训练数据可能有重复或几乎相同的句子，因为它是从互联网上的众多数据源收集的。因此将重复数据删除的工作不能逃避，这样的话模型不用训练相同的数据，并且有助于更好地评估LLM，因为测试和培训数据包含非重复信息。

第 3 步：准备数据

数据集准备是清理、转换和组织数据，使其成为机器学习的理想选择。这是任何机器学习项目中的重要步骤，因为数据集的质量对模型的性能有直接影响。

在预训练阶段，LLM 接受训练来预测文本中的下一个标记。因此，相应地开发了输入和输出对。

第 4 步：定义模型架构

您可以在 Hugging Face Open LLM 排行榜上了解所有 LLM 的概览。

https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboardhttps://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard 通常，研究人员从现有的大型语言模型架构（例如 GPT-3）开始。