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徐州网站建设制作公司,很多网站开发没有框架如何制作的,手机评测网站,社区电商平台怎么做本文深入浅出地解析了大语言模型特别是ChatGPT的核心原理#xff0c;涵盖生成式、预训练与Transformer三大关键概念。文章详细介绍了AI基础知识、模型训练方法(如SFT、PPO、RLHF)#xff0c;并重点解析了Transformer架构的工作机制#xff0c;包括词向量映射、自注意力机制等…本文深入浅出地解析了大语言模型特别是ChatGPT的核心原理涵盖生成式、预训练与Transformer三大关键概念。文章详细介绍了AI基础知识、模型训练方法(如SFT、PPO、RLHF)并重点解析了Transformer架构的工作机制包括词向量映射、自注意力机制等核心组件。内容通俗易懂适合程序员和AI初学者系统理解大模型的基本原理与实现方式。1、什么是ChatGPTGPT 对应的是三个关键概念生成式Generative、预训练Pre-Training和Transformer。生成式Generative是指通过学习历史数据来生成全新的数据。当使用ChatGPT回答问题时是逐字或三四个字符一起生成的。在生成过程中每一个字或词在英文中可能是词根都可以被称作一个 token。预训练Pre-Training是指预先训练模型。举个简单的例子我们想让一个对英语一窍不通的同学去翻译并总结一篇英语技术文章首先需要教会这个同学英语的26个字母、以及单词语法等基础知识然后让他了解文章相关的技术内容最后才能完成任务。相比之下如果让一个精通英语的同学来做这个任务就简单多了他只需要大致了解文章的技术内容就能很好地总结出来。**「这就是预训练的作用——提前训练出一些通用能力。在人工智能中预训练是通过不断调整参数来实现的。」**如果我们可以提前将这些通用能力相关的参数训练好那么在特定场景中只需要进行简单的参数微调即可从而大幅减少每个独立训练任务的计算成本。Transformer这是ChatGPT的核心架构是一种神经网络模型。后文将对其进行详细的说明。综上ChatGPT就是一个采用了预训练的生成式神经网络模型能够模拟人类的对话。2、ChatGPT核心任务ChatGPT核心任务就是生成一个符合人类书写习惯的下一个合理的内容。具体实现逻辑就是根据大量的网页、数字化书籍等人类撰写内容的统计规律推测接下来可能出现的内容。「逐字/逐词推测」在使用ChatGPT时如果细心观察会发现它回答问题时是逐字或逐词进行的。这正是ChatGPT的本质根据上下文对下一个要出现的字或词进行推测。例如假设我们要让ChatGPT预测“今天天气真好”它的运行步骤如下输入“今”这个字输出可能是“天”“日”“明”这三个字其中结合上下文概率最高的是“天”字。输入“今天”这两个字输出可能是“天”“好”“气”这三个字其中结合上下文概率最高的是“气”字。输入“今天天”这三个字输出可能是“气”“好”“热”这三个字其中结合上下文概率最高的是“气”字。输入“今天天气”这四个字输出可能是“真”“好”“热”这三个字其中结合上下文概率最高的是“真”字。输入“今天天气真”这五个字输出可能是“好”“热”“美”这三个字其中结合上下文概率最高的是“好”字。由于ChatGPT学习了大量人类现有的各种知识它可以进行各种各样的预测。这就是Transformer模型最终做的事情但实际原理要复杂得多。3、AI基础知识在介绍 ChatGPT 的原理之前先学习一下人工智能的一些基础知识机器学习 (Machine Learning, ML)机器学习是指从有限的观测数据中学习或“猜测”出具有一般性的规律并将这些规律应用到未观测数据样本上的方法。主要研究内容是学习算法。基本流程是基于数据产生模型利用模型预测输出。目标是让模型具有较好的泛化能力。举一个经典的例子我们挑西瓜的时候是如何判断一个西瓜是否成熟的呢每个人一开始都是不会挑选的但是随着我们耳濡目染看了很多挑西瓜能手是怎么做的发现可以通过西瓜的颜色、大小、产地、纹路、敲击声等因素来判断这就是一个学习的过程。神经网络「与人脑的类比」神经网络的设计灵感来源于人脑的工作方式。当信息进入大脑时神经元的每一层或每一级都会完成其特殊的工作即处理传入的信息获得洞见然后将它们传递到下一个更高级的层。神经网络模仿了这一过程通过多层结构来处理和转换输入数据。「基本形式的人工神经网络」最基本形式的人工神经网络通常由三层组成输入层这是数据进入系统的入口点。每个节点代表一个特征或属性例如在预测房价的例子中输入层可能包含房屋面积、卧室数量、浴室数量等特征。隐藏层这是处理信息的地方。隐藏层可以有多个每一层中的节点会对来自前一层的数据进行加权求和并通过激活函数如 ReLU、Sigmoid 或 Tanh进行非线性变换。隐藏层的数量和每层的节点数可以根据任务复杂度进行调整。输出层这是系统根据数据决定如何继续操作的位置。输出层的节点数量取决于任务类型。例如在分类任务中输出层可能对应于不同类别的概率分布在回归任务中输出层可能直接给出预测值。每一层的每一个节点都会对模型的某个参数进行调整计算。在大部分情况下每个当前节点与上层的所有节点都是相连的这种连接方式被称为全连接fully connected。然而在某些特定的应用场景下完全连接的网络可能会显得过于复杂因此需要采用更高效的网络结构。「卷积神经网络Convolutional Neural Networks, CNNs」在处理图像等具有特定已知结构的数据时使用卷积神经网络CNN会更加高效。CNN 的设计是为了捕捉局部模式和空间关系其特点包括卷积层卷积层中的神经元布置在类似于图像像素的网格上并且仅与网格附近的神经元相连。这种方式减少了参数数量同时保留了重要的局部信息。池化层用于降低特征图的空间维度减少计算量并防止过拟合。常见的池化方法包括最大池化Max Pooling和平均池化Average Pooling。全连接层通常位于网络的末端用于将提取到的特征映射到最终的输出类别或预测值。参数/权重所有的AI都有一个模型这个模型可以简单地被理解为我们数学里的一个公式比如一个线性公式。参数权重就是 和 。在 ChatGPT 中3.0 版本已经有了 1750 亿个参数4.0 的参数规模未公布但可以猜测只会比 3.0 版本更多。因此在这样巨大的参数规模中进行调参训练是一个非常耗费计算资源如 GPU的工作所以需要大量的资金和机房支持。监督学习 / 无监督学习「监督学习」简单的理解就是给算法模型一批已经标记好的数据。例如我们提前给模型提供 1000 个西瓜并且标记好这 1000 个西瓜是否已经成熟然后由模型自己不断去学习调整计算出一组最拟合这些数据的函数参数。这样我们在拿到一个全新的西瓜时就可以根据这组参数来进行比较准确的预测。「无监督学习」就是我们扔给模型 1000 个西瓜由算法自己去学习它们的特征然后把相似的类逐渐聚合在一起。在理想情况下我们希望聚合出 2 个类成熟和不成熟。过拟合 / 欠拟合在模型进行训练时最终的目的就是训练出一组参数来最大限度地拟合训练数据的特征。但是训练的过程总会出现各种问题比较经典的就是过拟合和欠拟合。其中直接举例说明更直接一点如下图我们希望模型能尽量好的来匹配我们的训练数据理想状态下模型的表现应当和中间的图一致但实际训练中可能就会出现左右两种情况。左边的欠拟合并并没有很好的拟合数据预测一个新数据的时候准确率会比较低而右侧看起来非常好把所有的数据都成功拟合了进去但是模型不具有泛化性也没有办法对新的数据进行准确预测。那么怎么解决过拟合和欠拟合的问题呢可以根据模型训练中的实际表现情况来进行正则化处理、降低复杂度处理等方法这一点可以自行查阅相关资料。4、有监督微调Supervised Fine-Tuning, SFT有监督微调是一种用于机器学习的超参数调整方法它可以使用从未见过的数据来快速准确地调整神经网络的权重参数以获得最佳的性能。它可以帮助机器学习模型快速地从训练数据中学习而不需要重新训练整个网络。5、强化学习模型Proximal Policy Optimization, PPO强化学习模型PPO是一种强化学习算法可以使智能体通过最大化奖励信号来学习如何与环境进行交互。它使用剪裁目标函数和自适应学习率来避免大的策略更新。PPO 还具有学习可能不完全独立和等分布数据的优势。6、人类反馈强化学习Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF人类反馈强化学习RLHF是训练 GPT-3.5 系列模型而创建的一种方法。主要包括三个步骤旨在通过人类反馈来优化语言模型的输出质量。「使用监督学习训练语言模型」首先通过大量标记数据训练一个基础语言模型。「根据人类偏好收集比较数据并训练奖励模型」生成多个输出并让人类评估其质量训练一个奖励模型来预测这些输出的质量分数。「使用强化学习针对奖励模型优化语言模型」通过奖励模型优化语言模型使其生成更符合人类偏好的输出。举个例子假设我们要训练一个能够生成高质量对话的LLMRLHF具体步骤如下预训练和微调使用大量的对话数据对 LLM 进行预训练和微调使其能够生成连贯的对话文本。生成多个输出给 LLM 提供一个提示例如“今天天气怎么样”LLM 生成多个响应例如响应1今天天气真好。响应2不知道我没有查看天气预报。响应3今天天气晴朗适合外出。人工评估让人类评估这些响应的质量并为每个响应分配一个分数。响应13响应21响应34训练奖励模型使用这些人工评估的数据来训练一个奖励模型。奖励模型学习如何预测 LLM 生成文本的质量分数。强化学习循环创建一个强化学习循环LLM 的副本成为 RL 代理。在每个训练集中LLM 从训练数据集中获取多个提示并生成文本。将生成的文本传递给奖励模型奖励模型提供一个分数来评估其与人类偏好的一致性。根据奖励模型的评分更新 LLM 的参数使其生成的文本在奖励模型上的得分更高。通过这种方式RLHF 能够显著提高 LLM 的输出质量使其生成的文本更符合人类的偏好和期望。7、Transformer架构对于像ChatGPT这样的大语言模型Transformer架构是其核心。与传统的RNN和LSTM不同Transformer完全依赖于自注意力机制self-attention mechanism允许模型并行处理长序列数据而不需要逐个处理时间步。Transformer的主要组成部分包括编码器Encoder负责将输入序列转换为上下文表示。每个编码器层包含一个多头自注意力机制Multi-Head Self-Attention Mechanism和一个前馈神经网络Feed-Forward Neural Network两者之间通过残差连接Residual Connection和层归一化Layer Normalization连接。解码器Decoder负责生成输出序列。解码器层不仅包含自注意力机制和前馈神经网络还包括一个编码器-解码器注意力机制Encoder-Decoder Attention Mechanism用于关注输入序列中的相关信息。位置编码Positional Encoding由于Transformer没有内在的时间/顺序概念位置编码被添加到输入嵌入中以提供关于单词相对位置的信息。8、Transformer基本原理第一步Embedding在Transformer架构中embedding的过程可以简单理解为将输入的词token映射成向量表示。这是因为神经网络处理的是数值型数据而文本是由离散的符号组成的。因此需要一种方法将这些符号转换为模型能够理解和处理的连续向量形式。「Token Embedding」每个输入的token通过一个查找表lookup table被映射到一个固定维度的稠密向量空间中。这个查找表实际上是一个可训练的参数矩阵其中每一行对应于词汇表中的一个token。例如在GPT-2中每个token会被转化为长度为768的embedding向量而在更大型的模型如ChatGPT所基于的GPT-3中embedding向量的长度可能达到12288维。「Positional Encoding」由于Transformer没有像RNN那样的内在顺序处理机制它无法直接感知序列中元素的位置信息。为了弥补这一点引入了位置编码positional encoding它为每个位置添加了一个唯一的标识符使得模型能够在处理过程中考虑到token的相对或绝对位置。位置编码通常也是通过一个固定的函数生成或者是作为额外的可学习参数加入到模型中。「Token和Position Embedding的结合」最终的embedding是通过将token embedding和position embedding相加得到的。具体来说这种相加的方式并不是随意选择的而是经过大量实验验证后被认为有效的方法之一。其背后的原因在于保持原始信息通过简单地相加既保留了token本身的语义信息又引入了位置信息。允许自适应调整即使初始设置不是最优的随着训练的进行模型可以通过梯度下降等优化算法自动调整这些embedding以更好地捕捉数据中的模式。简化计算相比于其他复杂的组合方式简单的相加操作更加高效并且不会增加太多额外的计算负担。以字符串“天气”为例假设我们使用GPT-2模型来处理Token Embedding首先“天”和“气”这两个字符分别被映射到它们对应的768维向量。Positional Encoding然后根据它们在句子中的位置第一个位置和第二个位置分别为这两个字符生成相应的位置编码向量。相加生成最终的embedding最后将上述两个步骤得到的向量相加以形成最终的embedding向量序列。如上图第一张图中展示了token embedding其中纵向一列表示一个向量依次排列的是“天”和“气”的embedding向量。第二张图则显示了位置的embedding反映了这两个字符的位置信息。将这两者相加后我们就得到了包含语义和位置信息的完整embedding序列。第二步Attention在Transformer架构中Attention机制是核心组件之一它使得模型能够并行处理长序列数据并且有效地捕捉输入序列中的依赖关系。Attention机制的核心思想是让模型关注输入序列的不同部分从而更好地理解上下文信息。「自注意力Self-Attention」自注意力也称为内部注意力是Transformer中的一种特殊形式的Attention它允许每个位置的token与序列中的所有其他位置进行交互。这意味着每个token都可以根据整个序列的信息来调整自己的表示而不仅仅是依赖于前一个或后一个token。「Attention Head」每个“注意力块”Attention Block包含多个独立的Attention Heads这些Head可以看作是不同视角下的Attention计算。每个Head都会独立地作用于embedding向量的不同子空间这样可以捕捉到更多样化的信息。例如在GPT-3中有96个这样的注意力块每个块中又包含多个Attention Heads。「Q、K、V 的生成」对于每个token的embedding向量我们通过线性变换即乘以三个不同的可训练矩阵、和将其转换为三个向量Query (Q)、Key (K) 和 Value (V)。这三个向量分别代表查询、键和值。具体来说其中X是输入的embedding向量、和是随机初始化并在训练过程中学习得到的权重矩阵。「Attention分数的计算」接下来我们需要计算每个token与其他所有token之间的Attention分数。这一步骤使用了Scaled Dot-Product Attention公式这里是Key向量的维度大小用于缩放点积结果以稳定梯度。Softmax函数确保输出的概率分布加起来等于1这样可以突出最重要的部分。以上就是 Transformer 的大致原理用一张图来表示上面的步骤如下所示。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 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