什么是大型语言模型 (LLM) 以及它如何工作？

[Mimaktsa10]

生成式人工智能通过引入大型语言模型 (LLM) 彻底改变了世界。这种技术使企业能够简化工作并生成高水平的内容。只需实施一项技术，企业就能获得显著改善。

更不用说 LLM 生成的内容是基于机器学习和深度学习的预测来完成的，可以理解输入和创建的单词。因此，随着如此多不同的技术催生出 LLM，这是人工智能领域近期最好的创新。

企业已经意识到了这一点的价值，并开始将 LLM 用于各种用例。无论是内容生成、数据分析，还是作为聊天机器人的基础，LLM 都非常适合处理繁琐的文本相关工作。

那么，让我们尝试了解什么是 LLM，它如何运作以及企业为什么应该投资这项技术。

什么是大型语言模型（LLM）？
大型语言模型是一种生成式人 哥斯达黎加 数字数据 工智能，它可以利用大量数据进行自我训练。利用所学信息，用户可以要求 LLM 生成内容，只要有数据，它就会这样做。LLM 不仅速度快，而且工作效率高，准确率高。

话虽如此，LLM 不仅仅是一个文本生成器。它可以分析文档，然后在用户需要相关信息时引用它。此外，LLM 能够像人类一样模仿和呈现任何语言。

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大型语言模型如何工作？
就这一点而言，我们都同意 LLM 具有革命性。然而，其背后的过程极其复杂。有很多不同的过程，比如机器学习和深度学习。更具体地说，LLM 是由一种称为 Transformer 模型的特定神经网络构成的。

这种架构允许 LLM 学习更多信息。通过使用 Transformer 模型，LLM 能够理解单词、细化 LLM 的知识等。

但是，为了帮助您了解 LLM 的工作原理，我们创建了一个简化的工作流程来说明该技术的工作原理。以下是 LLM 工作原理的简化流程图。

简化的 LLM 流程图

除流程图外，以下是 LLM 开展工作的完整流程列表。

训练
由于 LLM 主要生成内容，因此它并不像将单词放在一起那么简单。为了使其有用且个性化，LLM 被配置为根据预测生成单词。首先，LLM 接受训练或从文档、文章、网站等不同来源获得数据。这是通过使用词嵌入（即单词的数字版本）来实现的。经过训练后，这些信息将保留在知识库中。

对于未来的数据训练，还有另外两种类型。

预训练：给模型提供大量非结构化文档来学习。
微调：向 LLM 提供更小、更具体的信息类型，以学习更专业的信息。
输入
该过程的第一部分是接收来自用户的查询。此输入将是 LLM 必须分解并了解如何回答该陈述的查询或问题。输入输入后，将启动称为标记化的过程。

创建代币
收到查询后，它会先发送到标记器，然后再发送到 LLM。标记器会将查询转换为标记（本质上是矢量数据）。使用标记，LLM 可以了解单词的含义以及用于生成的输入的上下文。

一代
LLM 将从知识库接收数据，并从标记器接收标记，以便为用户创建响应。标记用于理解查询背后的含义，LLM 从知识库获取数据，并使用一些预测来生成文本。这是通过许多机器学习和深度学习过程完成的。

输出
此后，生成的标记将转换为文本，然后以查询所使用的语言返回。

通过这些过程，法学硕士学习信息并根据他们目前所了解的内容进行创作。整个系统速度很快，简化了许多企业的负担，帮助他们理解大量文件，无论这些文件用于何种目的。