大型语言模型有哪些用途？

大型语言模型能识别、总结、翻译、预测和生成文本及其他内容。

 

AI 应用在大型语言模型的帮助下，可用于解决总结文章、编写故事和参与长对话等多种繁重工作。

 

大型语言模型（LLM）是一种深度学习算法，可以通过大规模数据集训练来学习识别、总结、翻译、预测和生成文本及其他内容。

 

大型语言模型是 Transformer 模型最成功的应用之一。它们不仅将人类的语言教给 AI，还可以帮助 AI 理解蛋白质、编写软件代码等等。

 

除了加速翻译软件、聊天机器人、AI 助手等自然语言处理应用之外，大型语言模型还在医疗、软件开发等许多其他领域被使用。

 

大型语言模型的用途有哪些？

 

语言不仅仅是人类间的交流。

 

计算机的语言是代码、生物学的语言是蛋白质和分子序列……大型语言模型可用于此类语言或跨越多类型交流方式的场景。

 

这些模型扩大了 AI 在各行各业中的影响，并有望推动新一轮的研究、创造和生产浪潮。因为它们可以帮助生成全球棘手问题的复杂解决方案。这些模型扩大了 AI 在各行各业中的影响，并有望推动新一轮的研究、创造和生产浪潮。因为它们可以帮助生成全球棘手问题的复杂解决方案。

 

例如，使用大型语言模型的 AI 系统可以学习分子和蛋白质结构数据库，然后运用这些知识提出可行的化合物方案，帮助科学家开发出突破性的疫苗或疗法。

 

大型语言模型还能帮助重构搜索引擎、指导聊天机器人以及歌曲、诗歌、故事和营销材料的编写工具等等。

 

大型语言模型如何运作？

 

大型语言模型从海量数据中学习。顾名思义，大型语言模型的核心就是训练它的数据集的大小。但对“大型”的定义正在随着 AI 的发展而不断扩大。

 

目前，用于训练大型语言模型的数据集通常大到包含互联网长时间跨度内的几乎所有内容。

 

当一个模型获得了一个数据集但没有收到关于该如何处理它的明确指示时，这些海量文本就会通过无监督学习被输入到 AI 算法中。大型语言模型通过这种方法来学习单词、单词之间的关系以及其背后的概念。例如它可以学会根据上下文来区分“bark”这个词的不同含义。

 

就像掌握了一门语言的人可以猜测一个句子或段落接下来可能出现的内容，甚至可以自己想出新的词汇或概念一样，大型语言模型可以使用其掌握的知识来预测和生成内容。

 

大型语言模型也可以为特定用例进行定制，包括通过微调或提示调整（prompt-tuning）等技术。Prompt-tuning 向模型提供小块数据，来集中训练其胜任特定应用。

 

凭借并行处理序列的计算效率，Transformer 模型架构正在成为规模最大、性能最强的大型语言模型背后的构建块。

 

大型语言模型的主要用途

 

大型语言模型正在为搜索引擎、自然语言处理、医疗、机器人、代码生成等领域开辟新的可能性。

 

当下热门的 ChatGPT 人工智能聊天机器人就是大型语言模型的应用之一，它可以用于无数自然语言处理任务。

 

大型语言模型的应用范围近乎无限，包括：

 

• 零售商和其他服务商可以使用大型语言模型通过动态聊天机器人、AI 助手等方式提供更好的客户体验。

• 搜索引擎可以使用大型语言模型提供更加直接且贴近人类的答案。

• 生命科学研究者可以训练大型语言模型理解蛋白质、分子、DNA 和 RNA。

• 开发者可以使用大型语言模型编写软件和教机器人完成体力活。

• 营销人员可以训练大型语言模型，将客户的要求与反馈归类或根据产品描述将产品分类。

• 金融顾问可以使用大型语言模型总结财报会议并创建重要会议的记录。信用卡公司可以使用大型语言模型进行异常检测和欺诈分析以保护消费者。

• 法务团队可以使用大型语言模型辅助进行法律释义和文件起草。

 

为了在生产中高效运行这些大型模型，需要具备大量资源、技术专长等。因此，企业开始转向 NVIDIA Triton Inference Server。这款软件可以帮助实现模型部署的标准化并为生产提供快速、可扩展的 AI。

 

在哪里可以获得大型语言模型

 

2020 年 6 月，OpenAI 发布了 GPT-3 服务。该服务由一个具有 1750 亿参数的模型驱动，可以根据简短的书面提示生成文本和代码。

 

2021 年，NVIDIA 和 Microsoft 开发了 Megatron-Turing Natural Language Generation 530B。作为世界最大的阅读理解和自然语言推理模型之一，它能够轻松完成总结归纳和内容生成等任务。

 

HuggingFace 在去年发布了 BLOOM。这个开放式大型语言模型能够生成 46 种自然语言和十几种编程语言文本。

 

另一个大型语言模型 Codex 能帮助软件工程师和其他开发者将文本转换成代码。

 

NVIDIA 提供了一些工具来简化大型语言模型的构建和部署：

 

• NVIDIA NeMo LLM 服务，可提供一条快速路径，以便自定义和使用在多个框架上训练的大型语言模型。开发者可以在私有云和公有云上使用 NeMo LLM 部署企业 AI 应用。

• NVIDIA AI 平台内置的 NVIDIA NeMo Megatron 是一个能够简单、高效、经济地训练和部署大型语言模型的框架。NeMo Megatron 专为开发企业级应用而设计，它所提供的端到端工作流程可用于自动化分布式数据处理、训练 GPT-3 和 T5 等大规模自定义模型以及将这些模型部署到大规模推理中。

• NVIDIA BioNeMo 是一个用于蛋白质组学、小分子、DNA 和 RNA 大型语言模型的特定领域代管服务和框架。是一款基于 NVIDIA NeMo Megatron 构建的 AI 赋能药物研发云服务和框架，用于在超级计算规模下训练和部署大型生物分子 Transformer AI 模型。

 

大型语言模型所面临的挑战

 

扩展和维护大型语言模型是一件困难且昂贵的事。

 

要建立一个基础大型语言模型通常需要花费数百万美元进行数月时间的训练。

 

而且由于大型语言模型训练的巨大数据需求，开发者和企业会发现想要获得足够多的数据集十分困难。

 

大型语言模型的规模使得想要部署它们需要具备一定的技术专长，包括对深度学习、Transformer 模型以及分布式软件和硬件的深入了解。

 

许多技术领导者正在努力推进开发工作，努力建立能够扩大大型语言模型接入范围的资源来帮助个人和各规模企业都能从中受益。

 

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