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大型语言模型（LLM）

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大型语言模型（LLM）

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有一种备受关注的大模型， 那就是大语言模型，简称 LLM。 OpenAI 公司的 ChatGPT 服务 就是应用了这类模型。 你可以向 LLM 提出有趣的问题， 甚至让它创作新书或文章。 你还可以看到基础模型的强大之处， 因为 ChatGPT 这样的服务 可以创造出全新且具有创新力的东西。 你可以让它写一首 关于花生酱果酱三明治的十四行诗， 或者一篇关于冷门主题的文章。 没有任何一个预测性机器学习模型 可以训练系统输出这样完全不同的结果。 这些系统太让人震撼了， 似乎达到人类水平的人工智能 在几年之后就能实现。 但需要谨记， 真正的智能和看似智能之间有很大区别。 大语言模型专家艾米丽·本德教授 曾使用一系列不同的例子来解释 LLM， 其中一个最受欢迎的例子叫做 “随机鹦鹉”。 想象一下， 假如世界上每个人 都被迫在肩上放了一只鹦鹉， 看起来就像是迪士尼海盗的世界。 这可不是普通的鹦鹉， 它们之间有心灵感应， 可以实时监听世界上所有的对话。 即使这些鹦鹉非常引人注目， 它们仍然只是鹦鹉。 它们不懂英语、西班牙语、 斯瓦西里语、印地语或者其他任何语言。 它们只是待在每个人的肩膀上倾听。 几年之后，鹦鹉网络收集了 大量关于对话的数据。 实际上，它们拥有的数据之多， 足以让它们预测人们会说什么。 因此，你可以问问肩上的鹦鹉 它今天感觉如何。 在听了数百种不同语言的几十亿次对话之后， 鹦鹉会用最常见的答语回复。 它可能会说 “不错啊，你呢？” 重要的是要记住， 鹦鹉并不是真的在告诉你它感觉良好。 它实际上可能觉得热、渴或者饿， 但是从统计学角度来说， “不错啊” 是最常见的一个回答。 你并没有在和这只鹦鹉进行真正的对话， 它只是在复述概率最高的单词序列。 由于 LLM 仍然是基础模型， 这个鹦鹉网络仍具有巨大的灵活性。 它会写十四行诗， 因为听别人读过成千上万遍。 之后，它会将自己写的诗 与花生酱果酱三明治的 一些流行特点结合起来， 最终生成一种全新的内容。 输出结果可能看起来很棒， 但更棒的是， 它和这个有两种酱的三明治一样， 真正的魔力仅来自两个要素： 数据和概率。

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