大模型技术开发与应用
    LLM背景知识介绍:
大语言模型是一种人工智能模型,旨在理解和生成人类语言.大语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类,问答,翻译,对话等等.
通常,大语言模型(LLM)是指包含数千亿(或更多)参数的语言模型(目前定义参数数量超过10B的模型为大语言模型),这些参数是在大量文本数据上的训练的,例如模型GPT-3,ChatGPT,PaLM,BLOOM和 LLaMA等.
        截止23年3月底，语言模型发展走过了三个阶段：

第一阶段 ：设计一系列的自监督训练目标（MLM、NSP等），设计新颖的模型架构（Transformer），遵循Pre-training和Fine-tuning范式。典型代表是BERT、GPT、XLNet等；
第二阶段 ：逐步扩大模型参数和训练语料规模，探索不同类型的架构。典型代表是BART、T5、GPT-3等；
第三阶段 ：走向AIGC（Artificial Intelligent Generated Content）时代，模型参数规模步入千万亿，模型架构为自回归架构，大模型走向对话式、生成式、多模态时代，更加注重与人类交互进行对齐，实现可靠、安全、无毒的模型。典型代表是InstructionGPT、ChatGPT、Bard、GPT-4等。
    语言模型 (Language Model, LM)¶
语言模型（Language Model）旨在建模词汇序列的生成概率，提升机器的语言智能水平，使机器能够模拟人类说话、写作的模式进行自动文本输出。

通俗理解: 用来计算一个句子的概率的模型，也就是判断一句话是否是人话的概率.

标准定义：对于某个句子序列, 如S = {W1, W2, W3, …, Wn}, 语言模型就是计算该序列发生的概率, 即P(S). 如果给定的词序列符合语用习惯, 则给出高概率, 否则给出低概率.

        语言模型技术的发展可以总结为四个阶段：

基于规则和统计的语言模型
神经语言模型
预训练语言模型
大语言模型
    神经网络语言模型
基于N-gram语言模型以上的问题，以及随着神经网络技术的发展，人们开始尝试使用神经网络来建立语言模型
    基于Transformer的预训练语言模型
        Transformer模型由一些编码器和解码器层组成（见图），学习复杂语义信息的能力强，很多主流预训练模型在提取特征时都会选择Transformer结构，并产生了一系列的基于Transformer的预训练模型，包括GPT、BERT、T5等.这些模型能够从大量的通用文本数据中学习大量的语言表示，并将这些知识运用到下游任务中，获得了较好的效果.
    预训练语言模型的使用方式：

1.预训练：预训练指建立基本的模型，先在一些比较基础的数据集、语料库上进行训练，然后按照具体任务训练，学习数据的普遍特征。
2.微调：微调指在具体的下游任务中使用预训练好的模型进行迁移学习，以获取更好的泛化效果。
预训练语言模型的特点：

优点：更强大的泛化能力，丰富的语义表示，可以有效防止过拟合。
缺点：计算资源需求大，可解释性差等
        大语言模型
随着对预训练语言模型研究的开展，人们逐渐发现可能存在一种标度定律（Scaling Law），即随着预训练模型参数的指数级提升，其语言模型性能也会线性上升。2020年，OpenAI发布了参数量高达1750亿的GPT-3，首次展示了大语言模型的性能。

相较于此前的参数量较小的预训练语言模型，例如，3.3亿参数的Bert-large和17亿参数的GPT-2，GPT-3展现了在Few-shot语言任务能力上的飞跃，并具备了预训练语言模型不具备的一些能力。后续将这种现象称为能力涌现。例如，GPT-3能进行上下文学习，在不调整权重的情况下仅依据用户给出的任务示例完成后续任务。这种能力方面的飞跃引发研究界在大语言模型上的研究热潮，各大科技巨头纷纷推出参数量巨大的语言模型，例如，Meta公司1300亿参数量的LLaMA模型以及谷歌公司5400亿参数量的PaLM。国内如百度推出的文心一言ERNIE系列、清华大学团队推出的GLM系列，等等。
            大语言模型的特点：

优点：像“人类”一样智能，具备了能与人类沟通聊天的能力，甚至具备了使用插件进行自动信息检索的能力
缺点：参数量大，算力要求高、生成部分有害的、有偏见的内容等等
                语言模型的评估指标
BLEU
BLEU：BLEU （双语评估替补）分数是评估一种语言翻译成另一种语言的文本质量的指标。它将“质量”的好坏定义为与人类翻译结果的一致性程度。

BLEU算法实际上就是在判断两个句子的相似程度. BLEU 的分数取值范围是 0～1，分数越接近1，说明翻译的质量越高。

BLEU有许多变种，根据n-gram可以划分成多种评价指标，常见的评价指标有BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4四种，其中n-gram指的是连续的单词个数为n，BLEU-1衡量的是单词级别的准确性，更高阶的BLEU可以衡量句子的流畅性.实践中，通常是取N=1~4，然后对进行加权平均

                    OUGE
ROUGE指标是在机器翻译、自动摘要、问答生成等领域常见的评估指标。ROUGE通过将模型生成的摘要或者回答与参考答案（一般是人工生成的）进行比较计算，得到对应的得分。

ROUGE指标与BLEU指标非常类似，均可用来衡量生成结果和标准结果的匹配程度，不同的是ROUGE基于召回率，BLEU更看重准确率。

ROUGE分为四种方法：ROUGE-N, ROUGE-L, ROUGE-W, ROUGE-S.
                        困惑度PPL(perplexity)
PPL用来度量一个概率分布或概率模型预测样本的好坏程度。

PPL基本思想:

给测试集的句子赋予较高概率值的语言模型较好,当语言模型训练完之后，测试集中的句子都是正常的句子，那么训练好的模型就是在测试集上的概率越高越好.
基本公式（两种方式）：
                            
                                由公式可知，句子概率越大，语言模型越好，迷惑度越小。