大語言模型有什么用途？

大語言模型能夠識別、總結(jié)、翻譯、預(yù)測和生成文本及其它形式的內(nèi)容。

AI 應(yīng)用正在被應(yīng)用于總結(jié)文章、撰寫故事和進行長對話，而大語言模型在其中發(fā)揮了重要作用。

大語言模型（LLM）是一種深度學習算法，能夠基于從海量數(shù)據(jù)集中獲得的知識，識別、總結(jié)、翻譯、預(yù)測和生成文本以及其它形式的內(nèi)容。

大語言模型是 Transformer 模型最成功的應(yīng)用之一。它們不僅用于向 AI 教授人類語言，還用于理解蛋白質(zhì)、編寫軟件代碼等等。

除了加速翻譯、聊天機器人和 AI 助手等自然語言處理應(yīng)用，大語言模型還可用于醫(yī)療、軟件開發(fā)以及許多其他領(lǐng)域。

大語言模型有什么用途？

語言這一概念不局限于描述人類間的交流。

代碼是計算機的語言。蛋白質(zhì)和分子序列是生物學的語言。大語言模型可用于諸如此類的語言或需要不同類型交流的場景。

這些模型擴大了 AI 在各個行業(yè)和各類企業(yè)中的影響范圍，有望帶來新一輪的研究、創(chuàng)造力和生產(chǎn)力提升，因為它們有助于為世界上最棘手的問題提供復(fù)雜的解決方案。

例如，使用大語言模型的 AI 系統(tǒng)可以從分子和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中學習，然后利用這些知識提供可行的化合物，幫助科學家開發(fā)突破性的疫苗或治療方法。

大語言模型也有助于創(chuàng)建全新的搜索引擎，輔導(dǎo)聊天機器人，以及歌曲、詩歌、故事和營銷材料的創(chuàng)作工具等等。

大語言模型的工作原理

大語言模型從海量數(shù)據(jù)中學習。顧名思義，大語言模型的核心是訓練中使用的大型數(shù)據(jù)集。但隨著 AI 的發(fā)展，“大”的定義也在不斷擴展。

現(xiàn)在，大語言模型通常是在足夠大的數(shù)據(jù)集上訓練的，這些數(shù)據(jù)集幾乎包含了很長一段時間內(nèi)在互聯(lián)網(wǎng)上編寫的所有內(nèi)容。

當海量的文本通過使用無監(jiān)督學習的方式輸入到 AI 算法中，模型將獲得一個數(shù)據(jù)集，但沒有明確的指示說明如何處理這些數(shù)據(jù)。然而，通過這種數(shù)據(jù)集訓練的方法，大語言模型可以學習單詞，以及單詞之間的關(guān)系和背后的概念。例如，它可以根據(jù)上下文學會區(qū)分“皮毛”一詞的兩種含義。

正如掌握一門語言的人可以猜測句子或段落的下文，甚至想出新的單詞或概念一樣，大語言模型可以用其掌握的知識來預(yù)測和生成內(nèi)容。

大語言模型也可以針對特定使用場景進行定制，包括通過微調(diào)或提示微調(diào)等技術(shù)。在這個過程中，通過提供少量需要聚焦的數(shù)據(jù)，就能針對特定應(yīng)用對模型進行訓練。

由于在并行處理序列時擁有極高的計算效率，Transformer 模型架構(gòu)是那些最大最強的大語言模型背后的構(gòu)建模塊。

大語言模型的主要應(yīng)用

在搜索引擎、自然語言處理、醫(yī)療、機器人和代碼生成等領(lǐng)域，大語言模型正在解鎖新的可能性。

流行的 ChatGPT AI 聊天機器人是大語言模型其中的一個應(yīng)用。它可以用于大量的自然語言處理任務(wù)。

大語言模型還有數(shù)不勝數(shù)的使用場景，包括：

通過動態(tài)聊天機器人、AI 助手等，零售商和其它服務(wù)提供商可以利用大語言模型來提供更好的客戶體驗。

搜索引擎可以使用大語言模型來提供更直接、更人性化的答案。

生命科學研究人員可以訓練大語言模型來理解蛋白質(zhì)、分子、DNA 和 RNA。

開發(fā)人員可以利用大語言模型來編寫軟件，并教機器人執(zhí)行物理任務(wù)。

營銷人員可以訓練大語言模型，將客戶反饋和需求整理分組或根據(jù)產(chǎn)品說明將產(chǎn)品細分到不同的品類。

金融顧問可以使用大語言模型來總結(jié)財報電話會議和生成重要會議的記錄。信用卡公司可以使用大語言模型進行異常檢測和欺詐分析，保護消費者。

法律團隊可以使用大語言模型來幫助進行法律釋義和撰寫文書。

在生產(chǎn)環(huán)境中高效地運行這些龐大的模型需要大量資源和專業(yè)知識，并且還存在其它挑戰(zhàn)。因此，很多企業(yè)轉(zhuǎn)向?NVIDIA Triton?推理服務(wù)器，該軟件幫助實現(xiàn)模型部署的標準化，并在生產(chǎn)環(huán)境中提供快速可擴展的AI。

何時使用自定義大語言模型

許多機構(gòu)希望使用根據(jù)自己的使用場景和品牌習慣而定制的大語言模型。這些模型基于特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進行定制，讓企業(yè)有機會改善內(nèi)部運營并提供全新客戶體驗。定制模型比通用大語言模型更小、更高效、更快。

對于涉及大量專有數(shù)據(jù)的應(yīng)用，定制模型提供了最佳解決方案。定制大語言模型的一個例子是 BloombergGPT，它由 Bloomberg 自主開發(fā)，擁有 500 億個參數(shù)，專門針對金融應(yīng)用。

在哪里可以找到大語言模型

2020 年 6月，OpenAI 發(fā)布了 GPT-3 服務(wù)，其背后是一個 1750 億參數(shù)模型，可以根據(jù)簡短的書面提示來生成文本和代碼。

2021 年，NVIDIA 和微軟開發(fā)了 Megatron-Turing NLG 530B ，這是世界上最大的閱讀理解和自然語言推理模型之一，可以進行生成摘要和內(nèi)容等任務(wù)。

HuggingFace 于 2022 年推出了 BLOOM，這是一個開放的大語言模型，能夠生成 46 種自然語言和十幾種編程語言的的文本。

另一個大語言模型 Codex 可以幫助軟件工程師和其他開發(fā)人員把文本轉(zhuǎn)化為代碼。

NVIDIA 提供了可簡化大語言模型構(gòu)建和部署的工具：

NVIDIA NeMo LLM 服務(wù)。通過 NVIDIA 托管的 API 或通過私有云和公有云，該服務(wù)提供了一條快速路徑來定制大語言模型并大規(guī)模地部署。

NVIDIA NeMo 框架。該框架是 NVIDIA AI 平臺的一部分，實現(xiàn)了輕松快速且經(jīng)濟高效的訓練和部署大語言模型。NeMo 專為開發(fā)企業(yè)級應(yīng)用而設(shè)計，為自動化分布式數(shù)據(jù)處理提供了端到端的工作流；訓練大規(guī)模定制模型，包括 GPT-3 和 T5；以及大規(guī)模地部署這些模型以進行推理。

NVIDIA BioNeMo 是針對特定領(lǐng)域的托管服務(wù)和框架，適用于蛋白質(zhì)組學、小分子、DNA 和 RNA 領(lǐng)域的大語言模型。它基于 NVIDIA NeMo 構(gòu)建，用于在超算規(guī)模上訓練和部署大型生物分子 Transformer AI 模型。

大語言模型面臨的挑戰(zhàn)

擴展和維護大語言模型不是一件容易的事情，而且花費不菲。

構(gòu)建一個基礎(chǔ)大語言模型通常需要長達數(shù)月的訓練時間和數(shù)百萬美元資金。

由于大語言模型需要大量的訓練數(shù)據(jù)，開發(fā)人員和企業(yè)可能會發(fā)現(xiàn)：獲取足夠大的數(shù)據(jù)集是一大挑戰(zhàn)。

由于其規(guī)模龐大，部署大語言模型需要專業(yè)技術(shù)知識，包括對深度學習、Transformer 模型和分布式軟硬件的深刻理解。

許多科技領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)正在努力推進開發(fā)并建立資源，以擴大大語言模型的適用范圍，使消費者和各種規(guī)模的企業(yè)都能從中受益。