大語言模型有什么用途？

大語言模型能夠識別、總結、翻譯、預測和生成文本及其它形式的內容。

AI 應用正在被應用于總結文章、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、翻譯、預測和生成文本以及其它形式的內容。

大語言模型是 Transformer 模型最成功的應用之一。它們不僅用于向 AI 教授人類語言，還用于理解蛋白質、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結構數(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在互聯(lián)網(wǎng)上編寫的所有內容。

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測和生成內容。

大語言模型也可以針對特定使用場景進行定制，包括通過微調或提示微調等技術。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 模型架構是那些最大最強的大語言模型背后的構建模塊。

大語言模型的主要應用

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用。它可以用于大量的自然語言處理任務。

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、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。

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)轉向?NVIDIA Triton?推理服務器，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域的數(shù)據(jù)進行定制，讓企業(yè)有機會改善內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，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容等任務。

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)人員把文本轉化為代碼。

NVIDIA 提供了可簡化大語言模型構建和部署的工具：

NVIDIA NeMo LLM 服務。通過 NVIDIA 托管的 API 或通過私有云和公有云，該服務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)級應用而設計，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 是針對特定領域的托管服務和框架，適用于蛋白質組學、小分子、DNA 和 RNA 領域的大語言模型。它基于 NVIDIA NeMo 構建，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。

構建一個基礎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。

許多科技領域的領先企業(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。