大模型概念入门：探索这一AI技术的奥秘

一、引言

ChatGPT、Open AI、大模型、提示词工程、Token、幻觉等人工智能的黑话，在2023年这个普通却又神奇的年份里，反复的冲刷着大家的认知。让一部分人彻底躺平的同时，让另外一部分人开始焦虑起来，生怕在这个人工智能的奇迹之年，输在起跑线上。

如果你对这个赛道恰好有点感兴趣，却又不太理解这些专业词汇，建议收藏这篇文档，有空的时候拿出来看一看。

本文通过和人脑的对比，通过一个个形象的比喻让新手小白也能对大模型有个感性的认识

二、大模型的基本概念

2.1 当我们说大模型时我们在说什么

大模型和大语言模型是人工智能领域的两个概念。

大模型（Large Model）：指在机器学习中使用的庞大的、复杂的算法模型，它们可以处理和分析大量的数据，用于各种任务如图像识别、自然语言处理等。

大语言模型（Large Language Model）：大语言模型是大模型的一种，专门用于处理和理解自然语言，如文本生成、语言翻译等。它们通过学习大量文本数据，掌握语言的规律和结构。总的来说，大语言模型是大模型在语言处理方面的应用。

大模型的大指的是模型的规模，具体体现在两个方面：

模型参数的数量：模型的参数多意味着模型的结构更复杂，能够捕捉的数据特征更丰富，这样就可以处理更复杂的任务和更精准的预测。
模型训练所需的数据量：以确保模型能够学习到足够的知识和规律，避免过拟合。

所以大模型的大意味着巨大的数据资源和计算资源需求。

训练ChatGPT这样的生成式AI需要至少1万张英伟达A100显卡，单张显卡的价格目前是六七万，性能更优的V100单价8万元人民币，也就是说光算力投入至少就要达到六七个亿以上

2.2 用人脑来理解大模型

大模型由三个层次来构成，分别是算法（模型结构）、模型参数（数量和数值）、训练数据。为了更好的理解大模型，我们可以将这三个层次映射到人类的大脑

算法（模型结构）：想象这就像是大脑的基本工作方式或“使用说明书”。就如同我们学习走路或说话遵循某种基本规则一样，算法告诉大模型如何基本地处理和理解信息
模型参数：这可以比作是你的生活经验和记忆，它们让你变得独一无二。比如，你学会骑自行车后，大脑就记住了如何保持平衡的“设置”（参数）。在大模型中，这些参数是它通过查看大量数据学到的“经验”，帮助它做出决策
训练数据：就像是人通过看、听、感觉到的一切来学习新事物。假设你去过很多国家，你的大脑就会根据这些旅行的经历来理解世界。对于大模型，训练数据就是它用来学习的信息，这些信息帮助模型“体验”世界。

通过这种方式，我们可以把大模型想象为一个正在学习世界的“电子大脑”，它通过 观察（训练数据）、 记忆（模型参数）、 **基本规则（算法）**来理解和预测世界，就像一个人通过生活经验来学习和成长一样。

三、大模型的基本原理

3.1 大模型是如何工作的

当大语言模型回答人类的提问时，其过程可以用以下几个通俗易懂的步骤来描述：

接收问题：首先，大模型接收到一个问题，就像人类的大脑通过耳朵听到别人提出的问题一样。这一步骤中，大模型“阅读”问题文本，开始理解提问的内容。类比人脑通过听觉或视觉接收信息，然后大脑开始处理这些信息。
理解问题：接下来，大模型会分析问题的意图和关键词，就像人类大脑在听到问题后，会根据已知的语言规则和词汇理解问题的意思。类比大脑会根据以往的经验和知识，理解问题的意图。
检索信息：一旦理解了问题，大模型就会在它“记忆”中搜索相关信息，这就像是人脑在记忆中寻找答案一样。大模型的“记忆”是由之前训练时学到的大量数据组成的。类比人脑翻找记忆，找到相关的信息来回答问题。
组织回答：找到相关信息后，大模型会开始构建回答，把找到的信息组织成一段连贯的文本。这个过程就像是人脑在找到答案的碎片后，开始把它们拼凑成完整的句子准备说出口。类比大脑在准备一个演讲或写作文时，如何把想法组织成流畅的语言。
优化回答：在回答准备好之前，大模型还会进行自我检查和优化，确保答案是准确和合适的。这一步骤类似于人在说出口或写下答案之前，会在脑海中反复琢磨，调整措辞使其更加准确和恰当。就像在提交一份报告或发送重要邮件前，你会反复检查内容，确保没有错误。
提供回答：最后，大模型输出回答，就如同人类最终说出或写下他们的回答。这个回答是基于模型对问题的理解、检索到的信息和它如何组织这些信息的能力。这就像是在对话中回答问题或在考试中填写答案，你的大脑将所有准备好的信息转化为语言输出

3.2 大模型的能力从何而来

想象一下，大语言模型的训练过程就像是教一个孩子学习语言和知识。我们可以通过几个简单的步骤来理解这个过程，同时将每一步与人类大脑的学习方式作比较。

1. 数据收集

首先，就像孩子从书本、对话和电视中学习一样，我们需要给大语言模型提供大量的文本资料。这些资料来自于网上的文章、书籍、新闻等，涵盖了各种各样的主题

类比人脑：这就像是给孩子提供各种书籍和环境中的语言刺激，让他们接触到丰富的信息和知识。

2. 数据预处理

然后，我们需要整理这些资料，确保它们是清晰、有用的。这可能包括去除重复的内容、修正错误等。

类比人脑：教孩子区分有用的信息和噪音，比如教他们理解哪些是重要的单词和句子，哪些是背景噪声

3. 模型训练

接下来大语言模型会通过训练来学习这些数据，而这又可以分为3个步骤：

无监督学习

在无监督学习中，大模型像一个孩子在没有明确指示的情况下探索世界。它通过观察大量的文本数据，尝试找出单词、短语和句子之间的关系和模式，而不是被直接告诉每个单词或句子的具体意义。

类比人脑：就像孩子通过自己玩玩具、观察周围的环境来学习物体是如何相互作用的，而没有大人在旁边指导他们每一步。

监督学习

在监督学习的情况下，大模型的训练就像是有一个老师在旁边指导。模型被提供了大量的“问题-答案”对，它的任务是学习如何从问题中找到正确答案的模式。这种方法下，模型通过比较它的答案和正确答案来学习，不断调整自己以减少错误。

类比人脑：这相当于孩子在做家庭作业时，老师或家长会告诉他们哪些答案是对的，哪些是错的，并帮助他们理解正确答案背后的原因。

强化学习

强化学习则更像是训练宠物或孩子时的奖励机制。在这个过程中，大模型通过尝试和错误来学习，每当它做出正确的决策时，会收到奖励；而做出错误决策时，则可能收到惩罚或较少的奖励。这种方式鼓励模型自主探索并找到达成目标的最佳路径。

类比人脑：就像孩子学习骑自行车，当他们找到保持平衡的方法并成功骑行时，会从父母那里得到表扬或奖励。这种正面的反馈鼓励他们继续练习并改进技能。

4. 迭代训练

大语言模型需要不断地通过这些材料练习，每一次都尝试改进，直到它能流畅地“理解”和生成文本为止。

类比人脑：就像孩子需要不断练习说话和阅读，通过重复和练习来加深理解和记忆。

注意，迭代训练并不是独立的过程，模型训练中提到的无监督学习、监督学习和强化学习都有各自的迭代训练流程。

5. 微调（Fine-tuning）

有时候，模型在特定的任务上表现得还不够好。这时，我们会在特定的数据集上对它进行微调，就像是针对孩子的弱点进行特别辅导。

类比人脑：这相当于针对孩子的学习难点提供更多的练习和指导，帮助他们在某个具体领域取得进步。

6. 应用（部署）

最后，经过训练和微调的大语言模型就可以在各种任务上展现它的能力了，比如回答问题、写作或翻译。

类比人脑：这就像孩子在学会语言和知识后，能够在学校的考试中表现良好，或者在日常生活中有效地交流。

通过上述的类比，我们可以看到，大语言模型的训练过程与人类学习过程有着惊人的相似之处。它们都需要大量的材料、不断的练习和错误中学习，以及针对性的指导和微调，才能达到一个良好的学习效果。

3.3 大模型一定是正确的么

大模型有时会产生不准确的输出，这种现象在专业术语中被称为幻觉

为了更好地理解这一点，让我们深入探讨一个日常生活中的场景：一个小孩因为没有完成作业而面临老师的提问。这时，小孩需要从自己的经验库中搜索可能的借口，这些借口可能包括

我忘记写了
昨天沉浸于帮老奶奶过马路，耽搁了写作业的时间。
我的作业被我家的猫吃了，
我家里发生了大火，作业被烧了

然后小孩子会根据概率挑选一个答案来回复老师。比如我的作业被我家猫给吃了。

对于他的老师来说，这其实也是一种幻觉。虽然这种可能性也是存在的。但是通过基础的人类知识库来判定，大概率是假的

这个例子反映了大模型在处理信息时的工作机制。当大模型面对它们不完全理解或数据不足以支持准确回答的问题时，它们会尝试提供一个看似最合理的答案。

这并非意味着大模型在有意“撒谎”，而是因为它们在试图根据所学的信息进行最佳推测。然而，如果训练数据充满错误、偏见或不准确之处，或者模型试图在信息不完整的情况下做出判断，它们可能会产生误导性或不准确的输出。

这种情况提醒我们，尽管大模型是强大的工具，能够提供有用的见解和信息，但我们也应该批判性地评估它们的输出，意识到它们可能存在的局限性和偏差。

3.4 大模型有哪些限制

大语言模型的发展虽然取得了显著的进步，但它们仍然面临着一些限制。下面通过几个类别来讨论这些限制，并且用人脑的工作方式来进行通俗易懂的比较。

1. 理解深度和上下文

大模型的限制：大语言模型在处理复杂的上下文或理解深层含义时可能会遇到困难。它们能够匹配模式和生成在语法上正确的句子，但有时候不能完全理解复杂的人类情感、幽默或隐喻。
人脑比较：想象一下，一个孩子刚开始学习语言。虽然他们可以复制成人的话语，但可能还不能完全理解成人间复杂的情感交流或双关语。孩子的理解能力会随着经验的积累而增强。

2. 数据偏差和公正性

大模型的限制：大语言模型的学习是基于它们被训练的数据。如果这些数据存在偏见，模型也可能反映这些偏见，导致不公平或有偏差的输出。
人脑比较：这就像是如果一个人只在特定的社会或文化环境中长大，那么他们的观点可能会受到这个环境的影响，有意无意地反映出周围社会的偏见。

3. 透明度和解释性

大模型的限制：大语言模型像一个“黑盒”，它们的决策过程很难追踪和解释。我们可能不清楚模型为什么会生成某个特定的答案。
人脑比较：这就像当别人问我们为什么有某个直觉时，我们有时候也很难解释清楚。我们的大脑在做决定时会考虑无数的因素，但这个过程并不总是完全清晰或可解释的。

4. 资源消耗

大模型的限制：训练大型语言模型需要大量的计算资源和电力，这在环境和经济上都是一种负担。
人脑比较：可以类比为一个学生在准备考试时，需要大量的时间和精力去学习和复习。虽然人脑不需要电力，但是学习过程中的时间和精力消耗也很巨大。

5. 安全性和隐私

大模型的限制：大语言模型可能无意中泄露训练数据中的敏感信息，或被用于生成有害内容。
人脑比较：这就像我们在分享故事或信息时可能不小心透露了别人的秘密，或者在不了解全部情况时传播了不准确的信息。

四、如何更好的使用大模型

为了更好的使用大模型，我们绕不开一个概念：提示词（Prompt），提示词是什么呢？

如果把大模型比作一个人，提示词就是与这个人沟通的语言

如果大模型比作计算机，提示词就是我们所说的编程语言（Java、Python等）

可以这么说，在AI时代，如果你要用好大模型，你可以不懂算法，不懂大模型底层的原理，但是你绝对不能不懂提示词，因为这是你跟大模型沟通的唯一途径。

因为提示词非常重要，所以产生了一门专门的学科叫做提示词工程（Prompt Engineering），这门学科旨在精心设计和优化输入给人工智能模型的提示语句，以引导模型生成更准确、更相关或更创造性的输出。

五、总结

文章深入探讨了人工智能大模型的核心概念，通过与人脑的比较，生动地解释了大模型如何工作，其训练过程的复杂性以及它们面临的限制。

最重要的是：在AI时代，掌握与大模型沟通的“提示词”至关重要。

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