探索大型语言模型 (LLM) 的工作原理、随时间推移而发生的演变,以及如何将其应用于法律和零售等行业。
大型语言模型(LLM) 是一种先进的生成式人工智能系统,能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以识别和解释人类语言,并在从互联网收集的数百万千兆字节的文本数据基础上进行训练。像 ChatGPT等由 LLM 驱动的创新技术已家喻户晓,使生成式人工智能更容易为每个人所接受。
到 2034 年,全球 LLM 市场规模将达到 856 亿美元,因此许多组织都在关注在其业务职能中采用 LLM。
本文将探讨大型语言模型的工作原理及其在各行各业的应用。让我们开始吧!
大型语言模型的历史跨越数十年,其中充满了研究突破和引人入胜的发现。在深入探讨核心概念之前,让我们先来了解一些最重要的里程碑。
以下是法律硕士发展过程中的重要里程碑:
自 2018 年以来,BERT(来自变换器的双向编码器表示)和GPT(生成式预训练变换器)等模型利用变换器引入了双向处理,即信息同时向前和向后流动。这些进步大大提高了此类模型理解和生成自然语言的能力。
要了解 LLM(大语言模型)的工作原理,首先要弄清楚 LLM 到底是什么。
LLM 是一种基础模型--在海量数据集上训练的通用人工智能系统。这些模型可以针对特定任务进行微调,旨在以模仿人类写作的方式处理和生成文本。LLM 擅长根据最少的提示进行预测,广泛应用于生成式人工智能,根据人类输入创建内容 。它们可以推断上下文、提供连贯相关的回复、翻译语言、总结文本、回答问题、协助创意写作,甚至生成或调试代码。
LLM 非常庞大,使用数十亿个参数运行。参数是模型在训练过程中学习的内部权重,使其能够根据接收到的输入生成输出。一般来说,参数越多的模型性能越好。
以下是一些热门法学硕士的例子:
大型语言模型(LLM)有几个关键组件,它们共同作用以理解和响应用户提示。其中一些组件分为若干层。每一层处理语言处理管道中的特定任务。
例如,嵌入层将单词分解成更小的片段,并识别它们之间的关系。
在此基础上,前馈层对这些片段进行分析,以找出模式。同样,递归层可确保模型保持正确的单词顺序。
另一个重要组件是注意力机制。它可以帮助模型关注输入内容中最相关的部分,使其优先处理关键词或短语,而不是不太重要的关键词或短语。以将 "The cat sat on the mat "翻译成法语为例:注意力机制可确保模型将 "cat "与 "le chat "对齐,将 "mat "与 "le tapis "对齐,从而保留句子的意思。这些组件相互配合,逐步处理和生成文本。
自然语言处理(NLP)帮助机器理解和处理人类语言,而生成式人工智能则专注于创建文本、图像或代码等新内容。大型语言模型(LLM)将这两个领域结合在一起。它们使用 NLP 技术来理解语言,然后应用生成式人工智能来创建类似人类的原创响应。这种结合使 LLMs 能够处理语言并生成具有创造性和意义的文本,使其在对话、内容创建和翻译等任务中大显身手。通过融合 NLP 和生成式人工智能的优势,LLM 可以让机器以自然、直观的方式进行交流。
既然我们已经介绍了什么是 LLM 以及它是如何工作的,那么让我们来看看不同行业中的一些使用案例,以展示 LLM 的潜力。
人工智能模型正在改变法律行业,法律硕士使律师研究和起草法律文件等工作变得更加快捷。它们可用于快速分析法律文本,如法律和过去的案例,以找到律师所需的信息。法律硕士还可以协助撰写合同或遗嘱等法律文件。
有趣的是,LLM 不仅对研究和起草工作有用,还是确保法律合规性和简化工作流程的重要工具。企业可以使用法律知识工具识别潜在的违规行为,并提出解决建议,从而遵守法规。在审查合同时,法律知识工具可以突出关键细节,识别风险或错误,并提出修改建议。
LLM 通过理解自然语言、自动执行摘要和翻译等任务以及帮助编码,提供了许多好处。它们可以整合不同来源的信息,解决复杂问题,并支持多语言交流,因此在许多行业都非常有用。
然而,它们也带来了一些挑战,例如传播错误信息的风险、创建逼真但虚假内容的道德问题,以及在关键领域偶尔出现的不准确性。此外,它们还会对环境产生重大影响,因为训练一个模型所产生的碳排放量相当于五辆汽车。平衡其优势与这些局限性是负责任地使用它们的关键。
大型语言模型让机器更容易理解和创建类似人类的文本,从而重塑了我们使用生成式人工智能的方式。它们正在帮助法律、零售和教育等行业提高效率,无论是起草文件、推荐产品还是创建个性化学习体验。
虽然 LLM 有很多好处,比如节省时间和简化任务,但它们也面临着一些挑战,比如准确性问题、道德问题和环境影响。随着这些模式的改进,它们将在我们的日常生活和工作场所中发挥更大的作用。
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