LLM 的新颖性

Large Language Models (LLMs) 概念

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

使用文本数据

展示情感分析、垃圾邮件检测和数字助理的图像

  • 非结构化数据:杂乱且不一致
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Large Language Models (LLMs) 概念

机器不理解语言!

显示计算机无法直接理解语言的图像

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Large Language Models (LLMs) 概念

NLP 的必要性

 

展示 NLP 作为文本与数字之间桥梁、便于计算机理解的图像

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Large Language Models (LLMs) 概念

LLM 的独特能力

 

  • 语言微妙之处
    • 反讽
    • 幽默
    • 双关
    • 讽刺
    • 语调
    • 意图

一个拿着写字板的人指着一些通用文本和一个大问号

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Large Language Models (LLMs) 概念

你最喜欢的书是什么?

 

  • 自然回应:"哦,这可难!"

 

  • 个人观点:"我最喜欢的书是哈珀·李的《杀死一只知更鸟》。"

 

  • 支持陈述:"它有力地讲述了偏见、公正与人性。"

 

  • 追问:"您读过吗?"
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语言细微差异

讽刺:"太好了,又开会。"

传统语言模型:

  • 回应:"会议内容是什么?"
    • 中性
    • 未识别讽刺

 

大型语言模型:

  • 回应:"听起来您很期待呢!"
    • 俏皮
    • 有互动性
    • 能匹配讽刺
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LLM 如何理解

 

  • 训练于海量数据

  • LLM 的"规模":参数

  • 参数表示模式与规则

  • 参数越多 -> 模式越复杂

  • 生成更复杂、准确的回答

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参数

 

  • 积木少 -> 结构有限

显示少量积木的图像

 

  • 积木多 -> 结构更复杂细致

显示大量积木的图像

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新能力的涌现

 

  • 涌现能力
    • 仅见于大规模模型

 

  • 规模:

    • 训练数据量
    • 模型参数数量

 

图表显示当模型规模超过转变阈值时性能突增

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新能力的涌现

 

展示音乐、诗歌、代码生成、医疗诊断与治疗等新能力的图像

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LLM 的构建模块

LLM 的构建模块

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回顾

LLM:

  • 克服数据的非结构化特性

 

  • 表现优于传统模型

 

  • 理解语言细微差异

如何做到?

  • LLM 的"大"
  • 海量训练数据
  • 大量参数
  • 涌现能力
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Vamos praticar!

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