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科普神文,一次性讲透AI大模型的核心概念

2024-11-30 05:26

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令牌,向量,嵌入,注意力,这些AI大模型名词是否一直让你感觉熟悉又陌生,如果答案肯定的话,那么朋友,今天这篇科普神文不容错过。我将结合大量示例及可视化的图形手段,为你由浅入深一次性讲透AI大模型的核心概念。

引言

随着科技公司及国际竞争的不断推进,AI大模型已经越来越多融入我们的生活。作为一个普通人或许不需要研究高深的AI算法,但想在这次AI浪潮中不被抛弃,必须对LLM原理有一个基本的理解。

理解LLM(即Large Language Model,大语言模型)如何生成文本也就意味着理解这些模型为什么是如此通用的认知引擎——以及它们还能帮助创造什么。

令牌化和向量化(Token&Vectorization)

首先,让我们从令牌化和向量化开始,这一部分内容将为大家解开AI大模型的第一层面纱-AI大模型时如何理解人类语言的。通过这一部分的讲解也将为大家构建AI大模型的基础数学观

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Transformer

在搞清楚了大模型是如何理解人类语言之后,或许你会觉得不过如此,这与LLM表现出的强大功能似乎并不相符。没错仅仅靠令牌和向量化还不足以使LLM如此聪明,接下来我们将直抵AI大模型的心脏-Transformer,正是依靠Transformer,LLM才能够像今天这样流畅地解析和书写,它从根本上加快并增强了计算机理解语言的方式。

阐述transformer模型的研究首次由谷歌的8名AI研究人员在2017年6月发表,正是大家耳熟能详的《Attention is All You Need》开启了AI的新纪元,Attention也将是下文着重讲解的核心概念,我将带领大家在上述数学模型的基础上构建对LLM的基础概念抽象。

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当我们组合这些句子时,模型仍然能够识别每个词的正确含义,这要归功于它对伴随文本的注意力。

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LLM

理解了LLM基础数学原理和模型概念抽象后,大家是不是很兴奋,最后让我们看看目前世界上最先的大预言模型到底做了什么,构建了如此缤纷多彩的AI应用世界。

大模型之所以被称之为大,是因为其训练有我们整个互联网的基础语料库的支撑,从这巨大的语料库中,模型学会识别模式,最终预测下一个最佳选项。接下来我将带领大家直面大模型,为大家揭秘LLM是如何涌现智能,成为最像人的人工智能的。

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总结

Transformer已经引领了各种尖端的AI应用程序的创建。除了支持像Bard和ChatGPT这样的聊天机器人之外,它还驱动我们移动键盘上的自动完成功能和智能扬声器中的语音识别。

然而,它的真正威力在语言之外。它的发明者发现,transformer模型可以识别和预测任何重复的主题或模式。从图片中的像素,使用Dall-E、Midjourney和Stable Diffusion等工具,到计算机代码使用GitHub Copilot等生成器。它甚至可以预测音乐中的音符和蛋白质中的DNA来帮助设计药物分子。

数十年来,研究人员构建了专门的模型来总结、翻译、搜索和检索。transformer统一了那些动作到一个单一的结构中,使其能够执行大量各种各样的任务。

通过一个统一的语言模型,实现了从图像,音乐,视频多模态的应用,并且强于以往所有的AI应用,这就是这个故事神奇的地方。

参考链接:[1]https://ig.ft.com/generative-ai/

来源:AI小智内容投诉

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