大型语言模型 (LLM) 是什么？

LLM 是基于 2017 年发明的 Transformer 架构的人工神经网络。截至 2024 年 6 月，最大和最强大的 LLM 采用了仅解码器的 Transformer 架构，这种架构能够高效处理和生成大规模文本数据。

早期，LLM 适应特定任务的主要方法是微调。但像 GPT3 这样的大型模型证明，通过提示工程（即精心设计输入提示以引导模型响应）也能取得类似效果。然而，这些 LLM 也继承了它们训练数据中存在的不准确性和偏差。

LLM 使用 Transformer 神经网络架构，包括具有自注意力能力的编码器和解码器。这使模型能够并行处理整个文本序列，大大缩短了与早期循环神经网络相比的训练时间。Transformer 架构支持使用具有数百亿参数的超大型模型，这些模型可以从互联网和维基百科等来源摄取海量数据。通过这种自学习过程，模型学会了理解基本语法、语言和知识。经过训练后，大型语言模型可以通过一个称为微调的过程，使用相对较小的监督数据集来轻松适应多种任务，如问答、文本生成和语言翻译。模型还可以执行零次学习和少次学习，在这种模式下，基础模型无需显式训练或只需几个相关示例，就可以响应广泛的请求。

LLM 的核心是生成式预训练变压器（GPT），这是一种源自变压器架构的深度神经网络。变压器架构由编码器和解码器组成，分别用于自然语言理解和自然语言生成。

自回归建模是 LLM 的重要组成部分，它允许模型根据前文上下文预测序列中的下一个词，从而生成连贯自然的文本。

基于变压器的 LLM 通常规模庞大，参数量可达数百亿，并且能够摄取海量训练数据。与早期的循环神经网络不同，变压器能够并行处理整个序列，从而利用 GPU 实现高效训练。

变压器能够通过在大型数据集上进行无监督训练，自主学习基本语法、语言和知识，无需显式标注。

LLM 具有极高的灵活性，单一模型即可执行多种任务，如问答、文本摘要、语言翻译和句子补全等。它们还可以通过在小型数据集上进行微调，轻松适应特定应用领域。

大型语言模型 （LLM） 的持续迭代和发展离不开强大算力的支撑，Amazon EC2 提供了丰富的计算实例选择、多元化的处理器和架构以及灵活的部署方式，可以为 LLM 提供安全性高、弹性更强的算力支持。

Amazon EC2 提供了多种不同的实例类型和大小，包括通用型、计算优化型、内存优化型、加速计算型等，可满足 LLM 训练和推理的不同计算需求。

支持多种处理器架构，如 Intel、AMD 和 Arm 处理器，以及 GPU 和 Amazon Inferentia 芯片等加速器，为 LLM 提供高性能的并行计算能力。

采用虚拟化技术和安全组等机制，确保实例之间的隔离性和安全性，保护 LLM 模型和数据的隐私。

支持自动扩缩容、负载均衡等弹性伸缩功能，可根据 LLM 的计算负载动态调整资源，提高资源利用率并降低成本。

LLM 需要存储大规模的文本数据，并从数据中检索相应的语言知识。Amazon S3 作为一种对象存储服务，支持各种规模和行业客户的各类存储需求，不仅可存储网站、应用程序相关的重要数据，还能支持数据备份与还原，且能更高效地集成管理各类数据，为 LLM 提供灵活可扩展的云存储服务。

提供无限制的存储空间，可存储海量的文本语料库和训练数据，满足 LLM 对大规模数据的需求。

采用多重冗余存储机制和数据加密技术，确保数据的持久性和安全性。

支持对象级别的访问控制和生命周期管理策略，方便管理和优化存储成本。

通过 Amazon S3 Transfer Acceleration 和 Amazon DataSync 等服务，可实现高速、安全的数据传输和迁移。 与 Amazon 其他服务紧密集成，如 Amazon EFS、Amazon FSx 等文件系统，可满足 LLM 对不同类型存储的需求。

LLM 训练中，产生了大量的数据，若要进行数据迁移，既要保证数据的安全性，又要考虑传输的速度等因素。Amazon Snowball 作为 PB 级数据传输解决方案，不仅能在更短的时间内完成数据传输，更能有效节约成本，提高数据安全性。

采用物理设备传输数据，避免了通过网络传输大量数据所带来的延迟和安全风险。

支持 PB 级别的数据传输容量，可满足 LLM 训练数据的大规模迁移需求。

设备采用了端到端的加密和 TPM （可信平台模块） 技术，确保数据在传输过程中的安全性。

通过 Amazon Snowball Edge 计算优化型设备，可在边缘位置执行数据预处理、机器学习等任务，加快 LLM 训练过程。 与 Amazon S3 无缝集成，可轻松将数据从 Snowball 设备传输到 S3 存储桶中。

为了评估语言处理系统的性能，已经开发了各种数据集，包括语言可接受性语料库（Corpus of Linguistic Acceptability）、GLUE 基准测试和微软研究语义等价语料库（Microsoft Research Paraphrase Corpus）等。这些基准测试提供了标准化的任务和数据集，用于评估语言模型的性能。

大型语言模型有时可以达到与人类相当的性能水平，但尚不清楚它们是否是可信的认知模型。比如循环神经网络有时会学习人类无法学习的模式，有时却无法学习人类通常的学习模式。

由于语言模型旨在动态学习和从所见数据中获取知识，因此一些评估模型也会研究其学习速率，例如通过检查学习曲线。这种评估方式可以揭示语言模型在面对新数据时的适应能力和学习效率。

未来将会出现更大规模、更强大的语言模型。这些模型将拥有更强的语言理解和生成能力，在各种自然语言处理任务中表现出色。

提示工程（prompt engineering）是一种通过精心设计的输入提示引导语言模型输出的方法，而不是仅依赖于针对特定任务的微调。

研究人员将继续努力提高语言模型的鲁棒性和可靠性，使其能够更好地处理训练数据中存在的偏差和不准确信息。这将有助于提高语言模型的准确性和公正性。

大型语言模型展现出了生成类人文本和协助各种任务的多功能性，因此它们的应用将会扩展到软件开发、医疗保健、金融、娱乐等多个行业领域。

人工智能生成技术的潜在滥用风险也值得关注，如制造虚假新闻或深度伪造视频等。解决这些挑战将是大型语言模型未来发展的重要一环。