万字长文，详细解读AI大模型技术原理！！_ai大模型原理

　　大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的发展历程出发，对大模型领域的各个技术细节进行详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。

一、大模型的定义

　　大语言模型作为一个被验证可行的方向，其“大”体现在训练数据集广，模型参数和层数大，计算量大，其价值体现在通用性上，并且有更好的泛化能力。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。

二、大模型相关概念区分

• 大模型（Large Model, Foundation Model）：具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。
• 超大模型：超大模型是大模型的一个子集，它们的参数量远超过大模型。
• 大语言模型（Large Language Model）：通常是具有大规模参数和计算能力的自然语言处理模型，例如OpenAI的GPT-3模型。
• GPT（Generative Pre-trained Transformer）：GPT和ChatGPT都是基于Transformer架构的语言模型，但它们在设计和应用上存在区别。GPT模型旨在生成自然语言文本并处理各种自然语言处理任务，而ChatGPT则专注于对话和交互式对话。

三、大语言模型的发展

1. Transformer模型的提出

　　在Transformer提出之前，自然语言处理领域的主流模型是循环神经网络RNN。2017年，谷歌大脑团队在NeurIPS发表了一篇论文，首次提出了一种新的简单网络架构——Transformer，它完全基于注意力机制，完全摒弃了循环递归和卷积。

2. 生成式预训练初现潜力：GPT-1

　　2018年，OpenAI公司发表了论文“Improving Language Understanding by Generative Pre-training”，使用的模型有两个阶段：第一阶段是无监督预训练，第二阶段基于标注数据进行参数微调。GPT-1采用了12层Transformer的结构作为解码器，每个Transformer层是一个多头的自注意力机制。

3. 泛化能力突破：GPT-2

　　2019年，OpenAI发表了GPT-2的论文，重点实践了更大的模型更广的数据集具有更好的泛化能力。GPT-2是48层，共有15亿个参数的transformer，训练集叫WebText，是从4500万个链接提取文本去重后得到的800万文档共40GB文本。

4. 更大参数更大数据集：GPT3

　　GPT3通过调大参数（1750亿）来测试in-context学习能力，并在没有finetune情况下得到以下数据。在参数不断增加的同时，分为三种场景看回答准确率表现：Zero-shot（0样本），One-shot（只给一个标准样本），Few-shot（少量标准样本）。

5. 火爆的ChatGPT：GPT 3.5

　　2022年3月，OpenAI再次发表论文“Training language models to follow instructions with human feedback”，通过人工反馈和微调使语言模型与用户对各种任务的意图保持一致。并推出了InstructGPT模型，基于GPT-3的一轮增强优化，所以也被称为GPT-3.5。ChatGPT采用InstructGPT相同结构的模型，针对Chat进行了专门的优化。

四、主要技术细节

　　从数学或机器学习的角度来看，语言模型都是对词语序列的概率相关性分布的建模。GPT生成式预训练模型也是根据语料概率来自动生成回答的每一个字，ChatGPT在此基础上通过使用基于人类反馈的强化学习（RLHF）来干预增强学习以取得更好效果。

1. Transformer编解码组件结构

　　Transformer本质上是一个Encoder-Decoder架构，包括编码组件和解码组件。每个编码器由两个子层组成：Self-Attention层和Position-wise Feed Forward Network（前馈网络）。解码器也有编码器中这两层，但是它们之间还有一个编解码注意力层，用来帮助解码器关注输入句子中需要关注的相关部分。

2. Self-Attention原理

　　Self-Attention解决了文本关注距离的限制问题。在self-attention中，每个单词有3个不同的向量：Query向量（Q），Key向量（K）和Value向量（V）。它们是通过3个不同的权值矩阵由嵌入向量X乘以三个不同的权值矩阵W^Q, W^K, W^V得到。

3. 多注意头机制

　　Multi-headed attention增强了自注意能力，其一是扩展了关注的位置，使之同时关注多个不同位置；其二是它为注意力层提供了多个“表示子空间”。因此多注意头本质上是用更多个角度进行注意力计算再统一起来，能够增强对句子上下文的完整理解。

ChatGPT是如何提升训练效果的？

　　ChatGPT的背后是大型语言模型（LLM）生成领域的新训练范式：RLHF（基于来自人类反馈的强化学习来优化语言模型）。具体流程包括：预训练一个语言模型；聚合问答数据并训练一个奖励模型；用强化学习方式微调LM。最终ChatGPT能够更好理解指令的意图，并且按指令完成符合训练者价值观的输出。