了解 AI 大型语言模型的工作原理

人工智能 （AI） 应用程序最近呈爆炸式增长，并且是一个快速发展的领域，拥有众多应用程序，其中之一是大型语言模型 （LLM） 的开发。这些是一种生成式预训练转换器 （GPT），旨在创建类似人类的文本和代码。尽管最近关于GPT和LLM的讨论激增，但它们已经成为我们AI领域的一部分已有一段时间了。在这篇博文中，我将提供一个视频的概要，其中Martin Keen解释了LLM是什么，它与基础模型的关系以及它的功能。我还将讨论如何应用LLM来解决一系列业务问题。

法学硕士模型

LLM是能够理解和生成类似人类的文本的模型。它们是 GPT 的一种形式，GPT 是一种 AI 模型，它使用机器学习来生成连贯、逼真的文本。GPT 在大量文本数据上进行训练，能够预测句子中接下来应该出现的单词或短语。这种能力使它们能够有效地生成类似人类的文本和代码。

LLM和基础模型之间的关系非常重要。基础模型是预训练模型的子类型，用作创建其他模型的起点。LLM属于这一类，因为它们通常被用作生成更具体模型的基础。

大型语言模型如何工作？

了解这些大型语言模型的功能至关重要。它们通过一个称为无监督学习的过程进行操作。为了“训练”这些模型，大量的文本数据被输入到其中，而没有任何特定的任务。然后，模型开始识别语言中的模式和结构。随着时间的推移，LLM开始理解语言的上下文和语义含义。这种理解允许模型生成连贯的、类似人类的文本。

在实际应用方面，LLM可以解决一系列业务问题。最常见的用途之一是聊天机器人和客户服务。凭借生成类似人类的文本的能力，LLM 可以为提供 24/7 客户支持的聊天机器人提供支持。他们可以回答常见问题，协助预订，甚至帮助解决问题。

此外，LLM可用于内容创建。他们可以生成博客文章、文章和社交媒体内容，为企业节省大量时间和精力。它们还可用于翻译服务、情绪分析和预测打字等领域。