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LLM 基础知识 — 每个开发人员应该了解的内容 — 第 I 部分

由 AI 提供支持的大型语言模型 (LLM) 正在改变软件开发。它们可以自动执行编码任务并增强自然语言处理。这篇文章提供了对 LLM 的见解,每个开发人员都应该知道这些见解,以便在这个动态领域保持领先地位。

第二部分 — 参数、提示和微调

让我们看一下一家科技初创公司,其中一群熟练的开发人员计划将 LLM 集成到他们的产品中。

大型语言模型是复杂的系统,旨在理解、解释和生成与人类语言非常相似的文本。这些模型经历了重大进步,从简单的基于规则的结构到可以执行令人印象深刻的语言任务的复杂神经网络。它们通过大量的训练数据进行操作,可以生成与人类几乎无法区分的文本。

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在以下各节中,我们将跟随我们的开发团队探索 LLM 的关键组件、它们的实际应用以及它们带来的挑战。

分解 LLM — 高级架构

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LLM 高级架构

上述组件构成了任何LLM架构的基础支柱

  • 输入文本(标记化):表示模型的提示输入 [稍后将详细介绍标记化]
  • 转换层:LLM模型的核心,使用自我证明机制和前馈神经网络
  • 输出生成:LLM 的快速响应/预测/输出
  • 训练数据(大文本语料库):用于训练模型的大型数据集
  • 微调:针对特定应用定制模型的可选过程

了解令牌和令牌化

在继续之前,让我们快速了解代币和代币化的基础知识。

标记 — 是模型
输入或输出的基本单位 标记化 — 是将文本转换为标记的过程