AI领域基础概念(下)

推荐语

AI领域的革命性技术：Transformer、GPT和BERT的深入解析。

核心内容：
1. Transformer模型及其核心组件介绍
2. GPT模型的生成式预训练特性
3. BERT模型的双向编码机制

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种先进的自然语言处理模型，它能生成类似于人类写作的文本。这个名字的每个部分都代表了它的独特功能和结构。让我们逐步解释每个部分，并通过简单的语言和例子来帮助你理解。

生成式意味着这个模型可以生成内容。这与那些只能进行分类或预测的模型不同，GPT可以创造出全新的句子、段落，甚至整篇文章。

预训练：指的是在大量文本数据上预先训练模型。这使模型在开始应用特定任务时已经有了丰富的语言知识和理解能力。比如：客服问答系统，回答专业的售前售后问题。

1.生成式（Generative）:模型可以生成新的文本内容。简单解释:给句子开头，模型能继续写故事。
2.预训练（Pre-trained）:模型在大量文本上进行了初步训练。简单解释:模型已从大量书籍和文章中学习了语言知识。
3.Transformer:一种高效的神经网络结构，擅长处理文本。简单解释:模型能同时理解一句话中的所有词，提高了理解效率。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于 Transformer 模型的深度学习技术，用于自然语言处理。BERT 的主要创新之一是它的双向训练，即同时考虑文本中每个词的左侧和右侧上下文。这样的设计使得 BERT 在理解文本的复杂语义方面表现出色。

• 1. 基于 Transformer 的架构：

BERT 接纳了 Transformer 模型中的多头自注意力和位置编码技术，利用这些技术捕获词与词之间的关系，并保持词序信息。不过，BERT 仅使用了 Transformer 的编码器部分（不使用解码器）。

• 2. 双向上下文理解：

打个比方，如果你在看一个电影的某个片段时，理解情节不仅要看这个片段之前发生了什么，还要知道后面的情节。BERT 通过双向性（同时看向文本的前后文），比传统单向模型（只从左到右或只从右到左处理文本）更好地理解每个词的含义。

• 3. 预训练和微调：

预训练：首先，BERT 在一个庞大的文本库（如维基百科）上进行训练，学习文本中的语言规律。这个阶段的学习任务包括“遮蔽语言模型”（Masked Language Model, MLM）和“下一个句子预测”（Next Sentence Prediction, NSP）。在 MLM 任务中，BERT 随机遮住句中的某些词，尝试预测它们；在 NSH 任务中，BERT 尝试预测第二个句子是否是第一个句子的合理后续。

微调：预训练完成后，BERT 可以通过额外的训练适应具体任务，比如情感分析、问答回答等。在这一阶段，BERT 结合少量针对特定任务的数据，调整其参数以更好地完成该任务。

BERT 的强大之处在于其双向上下文理解能力和灵活的预训练与微调策略，这让它在许多自然语言处理任务中都取得了革命性的进展。

向量数据库

在人工智能（AI）领域，特别是在处理自然语言或图像等数据时，经常需要将原始数据转换成向量形式。这些向量通常称为特征向量，它们是原始数据的数值表示，可以用于各种机器学习模型的训练和预测。为了高效管理和检索这些向量，我们会使用向量数据库。

1.高效检索：在AI应用如推荐系统或图像识别中，快速找到与输入数据相似的历史数据是很重要的。向量数据库通过优化数据结构，加速这种“最近邻”搜索。

2.大规模存储：AI训练和应用中常常涉及到大量的向量数据，传统数据库在处理如此大规模的高维数据时效率不高。向量数据库专为这种需求设计，提供更好的存储解决方案。

3.动态更新：在许多应用场景中，向量数据需要不断更新或扩展，向量数据库可以高效处理这些动态变化的数据集。

1.降维：原始数据如单词、用户ID或商品ID等可能有成千上万的唯一值。如果直接处理这些数据，需要非常大的空间和计算资源。嵌入能够将这些大规模的分类数据压缩到较小的、连续的数值空间中。

2.捕获关系：嵌入通过训练学习数据中的关系，例如在文本中，经常共同出现的单词在向量空间中彼此会更接近。

1.规模大（Large）：

含义：模型中包含了大量的参数（通常是数十亿到上百亿个参数），这些参数就像大脑中的纽带，帮助模型理解和生成语言。

简单解释：大语言模型就像有一个非常庞大和复杂的大脑。

2.语言（Language）：

含义：模型专门处理自然语言（如英语、中文）。

简单解释：模型非常擅长理解和生成人类语言，例如写文章、回答问题。

3.模型（Model）：

含义：模型是通过机器学习技术训练出来的一个系统，根据输入生成合理输出。

简单解释：模型就像一个非常聪明的机器人，可以根据你说的话或写的字做出反应。

理解大语言模型的关键点：

1.大量数据训练：

含义：大语言模型在海量的文本数据上进行训练，这些数据来自互联网、书籍、文章等。

简单解释：模型从海量的书本和文章中学习，积累了丰富的语言知识。

2.复杂的结构：

含义：大语言模型拥有深层的神经网络结构，这使它能够理解和生成复杂的语言模式。

简单解释：模型内有很多“层”，每层都负责处理语言的不同方面，就像一支庞大的团队，各司其职。

1.参数（Parameters）：

定义：参数是模型中的可调节数值，可以是权重（weights）或偏置（bias）等。它们通过神经网络的层和节点连接起来，决定了输入数据如何被处理。

作用：在训练过程中，模型通过调整这些参数来最小化预测误差，从而提高在各种任务上的表现。

2.175B参数（175 billion parameters）：

含义：GPT-3有1750亿个参数。这是一个非常庞大的数目，表明该模型有非常高的容量来学习和理解复杂的数据模式。

性能提升：如此多的参数使GPT-3在生成文本、回答问题、翻译语言等任务上表现非常出色，因为模型能捕捉到更多的语言细节和复杂的上下文关系。

1.更高的表达能力：

复杂模式：更多参数使模型能学习和表示数据中的复杂模式和细节。这对于不同自然语言任务（如文本生成、回答问题、翻译等）非常重要。

2.改善泛化能力：

多样数据适应：参数量大的模型能够处理并适应更加多样化的数据类型和任务，具有更强的泛用性和鲁棒性。

3.提升性能：

精准预测：更多参数通常意味着模型能提供更高的预测准确度和生成质量，特别是在应对模棱两可或复杂的语言任务时。

1.计算资源：

高需求：训练这样一个大模型需要非常强大的计算资源，包括大量的GPU或TPU。这要求强大的硬件支持和大量的电力供应。

2.时间和成本：

耗时：训练模型需要很长时间，可持续几周甚至几个月。

成本高：由于硬件和电力消耗巨大，训练和部署大模型的成本也非常高