大型语言模型(LLM)

什么是大型语言模型

大型语言模型(Large Language Models, LLMs)是一类基于深度学习的自然语言处理模型，它们通过在海量文本数据上训练，习得了人类语言的规律和知识。这些模型通常具有数十亿到数万亿参数，能够理解、生成和翻译文本，回答问题，编写代码，甚至进行创造性创作。

常见大模型

闭源商业模型

• GPT系列 (OpenAI) - GPT-3.5-Turbo, GPT-4, GPT-4o
• Claude系列 (Anthropic) - Claude 2, Claude 3 (Opus/Sonnet/Haiku)
• Gemini系列 (Google) - Gemini Pro, Gemini Ultra
• Mistral Large (Mistral AI)
• Command系列 (Cohere)

开源模型

• LLaMA系列 (Meta) - LLaMA 2, LLaMA 3
• Mistral系列 (Mistral AI) - Mistral 7B, Mixtral 8x7B
• Yi系列 (01.AI)
• Qwen系列 (阿里巴巴)
• GLM系列 (清华大学)
• Falcon系列 (阿联酋AI公司)

模型架构

大多数现代LLM基于Transformer架构，尤其是解码器(Decoder-only)架构：

1. 输入嵌入层 - 将token转换为向量表示
2. 多层Transformer块 - 自注意力机制和前馈网络
3. 输出层 - 预测下一个token的概率分布

graph TD
    A[输入Tokens] --> B[嵌入层]
    B --> C[自注意力层]
    C --> D[前馈神经网络]
    D --> E[LayerNorm]
    E --> F[输出层]
    F --> G[下一个Token预测]
    
    style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

训练方法

预训练

• 自回归语言建模（预测下一个token）
• 在海量文本语料上训练
• 计算资源消耗巨大（数千GPU天）

微调

• 指令微调(Instruction Tuning)
• RLHF(基于人类反馈的强化学习)
• LoRA等参数高效微调方法

能力与限制

主要能力

• 自然语言理解与生成
• 多语言翻译和理解
• 代码生成与理解
• 知识检索与总结
• 推理与问题解决

局限性

• 幻觉（生成不准确信息）
• 知识截止日期
• 缺乏实时访问外部信息的能力
• 无法执行真正的数学/逻辑推理
• 上下文窗口限制

应用场景

• 智能助手与聊天机器人
• 内容创作与编辑
• 代码生成与程序设计
• 教育与学习辅助
• 客户服务与支持

未来发展方向

• 更长的上下文窗口
• 多模态能力增强
• 更强的推理能力
• 与外部工具的结合
• 降低训练和推理成本