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从塑造故事到简化复杂的文章，再到进行真正人性化的对话，大型语言模型 (LLM) 正在推动人工智能的新时代。
在本文中，我们分享了作为人工智能软件开发公司长达十年的经验，并深入了解 LLMs 的世界，揭开他们的内部结构并探索他们如何重塑人工智能的未来。
目录
一、让我们从基础知识开始：什么是大型语言模型？
大型语言模型是一种经过训练可以识别、总结、翻译、预测和生成任何形式文本的算法。
LLMs 与传统语言模型有何不同？
大型语言模型属于深度学习算法（称为变压器神经网络）的范畴。正是 Transformer 架构帮助超越了已经存在多年的传统语言模型的局限性。
传统的语言模型以顺序方式运行，一次处理一个单词（或字符），并在整个输入文本被消耗后提供输出。
虽然功能相当强大，但这些模型有一个显着的缺陷：它们过去常常在到达结尾时“忘记”序列的开头。
这一切在 2014 年发生了变化，当时注意力机制首次被引入，后来被谷歌推广。注意力机制实现了顺序处理的范式转变，允许变压器模型同时感知整个序列。
这彻底改变了机器对上下文的理解。通过立即包含整个输入，变压器模型能够理解文本中单词之间的细微差别和复杂关系。
LLMs 的幕后工作是怎样的？
大型语言模型从数据中学习。
用于培训 LLMs 的数据集非常庞大。例如，OpenAI 著名且深受喜爱的 GPT4 被认为已经接受了大约 13 万亿个令牌的训练（想想：模型可以处理的文本的基本单位。）
该模型逐渐学习单词、单词背后的概念以及它们之间的关系。一旦模型学到了足够的知识，它就可以将其“知识”转移到解决更复杂的问题，例如预测和生成文本。
在图中，“右移”意味着在输出序列中生成每个标记的过程中，模型将先前生成的标记（“位于”左侧）视为上下文。因此，模型“回顾”它已经生成的标记以确定序列中的下一个标记。
一旦输入文本被输入到模型中，它就会被转换为标记，标记可以是单词的一部分、整个单词、句子的一部分或完整的句子。然后将标记转换为保留初始标记含义的向量空间表示。
编码器构建这些表示，挑选出重要的细节并基于此创建上下文向量。因此，上下文向量保存了整个输入文本的本质。
根据初始输出并依靠上下文向量，解码器生成连贯的输出，例如挑选出最合适的单词来完成句子。通过重复这个过程，变压器模型可以逐字生成整个段落。
由于这种广泛的培训过程， LLMs 不限于执行任何特定任务，并且可以服务于多个用例。这些类型的模型也称为基础模型。但是，您可以通过向基础模型提供要关注的少量数据来微调基础模型以执行狭窄的任务。
二、大型语言模型如何应用于商业？
事实证明，大型语言模型是跨部门的宝贵资产。这里只是一些用例，让您了解 LLMs 的能力。
1. 聊天机器人和虚拟助理
LLMs 正在推动客户服务和参与度的发展。由 LLMs 支持的聊天机器人和虚拟助理可以处理复杂的查询，提供个性化的建议，并进行类似人类的对话，从而增强用户体验和运营效率。
像 Essent 这样的能源公司需要应对不断涌入的客户服务需求。Essen nt 首席对话人工智能项目经理 Jeroen Roes表示，该公司几十年来一直依赖电话作为其主要客户服务工具。
然而，面对日益激烈的竞争和客户服务请求的激增，Essent 认识到需要重塑其运营以保持竞争优势。
该公司看到了基于 LLMs 的聊天机器人的机会。通过利用这项创新技术，Essent 成功满足了不断增长的客户服务需求。
2. 情感分析、市场研究和趋势预测
企业正在利用 LLMs 进行情绪分析，以衡量公众舆论、跟踪品牌认知并预测市场趋势。通过分析大量数据集， LLMs 可以帮助企业做出明智的决策、优化营销策略并在竞争中保持领先地位。
例如，社交媒体管理和客户参与平台 Sprinklr利用大型语言模型进行情感分析。这有助于企业在社交媒体上监控和参与与其品牌或产品相关的讨论。
Sprinklr 的平台分析社交媒体数据以识别情绪模式并提供有关客户行为和偏好的宝贵见解。
3. 内容生成
LLMs 正在改变旧的内容写作方法。他们可以生成高质量的文章、报告和产品描述。 LLMs 生成的内容可以进行定制，以适应特定的品牌声音，确保一致性和真实性。
以下是一些用于跨行业内容生成的值得注意的 LLMs ：
- GPT-3、4：这些模型在类人对话生成、文案写作、翻译和许多其他与语言相关的任务中表现出色。
- LaMDA：Google 的 LaMDA 专为参与对话和文本生成而设计，在人类交互中提供有价值的应用程序。
- Megatron-Turing NLG：Megatron-Turing NLG 是一种多功能语言模型，可用于各种基于文本的任务，尤其以其对多种语言的强大支持而闻名。
- DALL-E、Stable Diffusion、MidJourney：这些模型是根据文本描述生成图像的专家，为创意内容生成开辟了新的可能性
4. 个性化推荐
电子商务平台和流媒体服务正在利用 LLMs 向用户提供个性化推荐。这些模型分析用户行为和偏好，以根据个人品味定制内容、产品和服务，从而提高客户满意度和保留率。
例如，杂货配送服务 Instacart 利用 LLMs 来解决营养问题并提供个性化的产品推荐。
三、采用商业 LLMs ：需要考虑的因素
将大型语言模型纳入您的业务运营是一项战略举措，可以产生显着的效益。然而，深思熟虑、细致地应对这一转变至关重要。
在这里，我们深入探讨了您的企业在采用 LLMs 时应考虑的基本因素。
1. 可用的基础设施和资源
LLMs 需要强大的处理能力，因此需要强大的基础设施。在深入研究之前，请评估您当前的 IT 基础设施，并确定它是否可以满足 LLMs 的大量计算需求，或者是否需要升级或扩展。
另外，请记住， LLMs 可能会占用大量资源。随着您的业务增长以及对 LLMs 的依赖增加，可扩展性变得至关重要。确保您的基础设施不仅适合当前需求，还能适应未来需求。
可扩展性可能涉及添加更强大的服务器、利用基于云的解决方案或两者的组合。
2. 选择开源还是定制
采用 LLMs 有两种常见方法：微调开源模型或训练自定义模型。您的选择应符合您的业务目标。
GPT-3,5 等开源模型为试验人工智能驱动的应用程序提供了一个经济高效的切入点。它们经过了广泛数据集的预先训练，可以执行各种与语言相关的任务。
然而，它们可能无法满足您的特定需求，这需要进行微调。
如果您需要竞争优势和更大的灵活性，定制模型是您的最佳选择。它们提供部署灵活性，允许您根据您的特定要求和目标定制模型的结构、配置和大小。
例如，如果您运行电子商务平台，可以对自定义 LLMs 进行培训，以更好地理解特定于产品的查询和用户交互。
3. 权衡可用的专业知识和技能
成功的 LLMs 部署依赖于熟练的团队。自然语言处理、机器学习和深度学习专家是至关重要的资产。这些专业人员可以针对您的特定用例微调和优化 LLMs ，确保它们有效地满足您的业务目标。
如果您缺乏内部专业知识，请考虑与生成人工智能服务提供商合作。他们专注于制定人工智能解决方案，可以提供必要的技能和指导。
4. 确保考虑数据治理和合规性要求
医疗保健、金融和其他受监管行业的企业遵守严格的数据隐私法规。因此，在实施LLM时，必须注意数据治理和合规性。
建立强大的数据治理政策和合规措施，以保护用户数据并维持信任。加密、访问控制和审计跟踪是数据保护的重要组成部分。确保您的 LLMs 也遵守行业特定法规，例如医疗保健领域的 HIPAA。
四、与 LLMs 相关的挑战和风险
虽然 LLMs 提供了卓越的能力，但它们也提出了企业必须意识到的挑战。在这里，我们着眼于这些挑战并提供解决方案以确保成功实施 LLMs ：
挑战1.训练数据的偏差
LLMs 从大量数据集中学习，但这些数据集可能包含原始来源中存在的偏差。因此， LLMs 生成的内容可能会无意中延续或放大这种偏见。
缓解措施：定期审核和微调 LLMs ，以识别和消除偏见。在模型训练期间实施偏差检测算法和指南，以减少输出中的偏差。
此外，请考虑使训练数据集多样化，以尽量减少固有偏差。
挑战 2. 数据隐私和安全问题
LLMs 通常处理敏感的客户数据或专有信息。安全措施不足可能会导致数据泄露。
缓解措施：实施严格的数据安全措施，包括敏感数据加密、访问控制以限制仅授权人员访问数据，以及遵守相关数据保护法规（例如 GDPR、HIPAA）。定期更新安全协议，以领先于新出现的威胁。
挑战 3. 学习曲线和员工阻力
习惯传统工作流程的员工可能会抵制 LLMs 的整合，将其视为对其角色的破坏者或威胁。
缓解措施：投资全面的培训计划来提高员工的技能并使他们熟悉 LLMs 技术。实施变革管理策略，让员工参与过渡过程，并强调 LLMs 在提高效率和生产力方面的好处。
挑战 4. 过度依赖的风险
严重依赖 LLMs ，尤其是在生成商业沟通信息时，可能会削弱品牌的真实性和创造力。
缓解措施：在自动化和人类创造力之间取得平衡。使用 LLMs 作为工具来帮助和增强人类创造力，而不是取代它。不断审查和编辑 LLMs 生成的内容，使其与您品牌的独特声音和价值观保持一致。
把它们加起来
大型语言模型是强大的工具，有望推动创新、增强客户体验和优化运营。了解 LLMs 的复杂性及其采用的考虑因素对于寻求竞争优势的企业至关重要。
